使用人工智能技术对心脏病预测进行广泛的实验分析

快速阅读: 《Nature.com》消息，心脏疾病是全球死亡的主要原因之一，早期准确检测可显著改善预后。本文通过实验评估了多种模型，发现XGBoost在心脏病预测中表现最优，准确率达到97%，同时精确率、灵敏度、特异性和F1分数均为98%，曲线下面积为98%。

心脏是维持生命的重要器官。不幸的是，心脏病是导致全球死亡的主要原因之一。早期和准确的检测可以通过预防措施和个人化医疗建议显著改善这一状况。人工智能正逐渐成为医疗应用中的有力工具，特别是在预测心脏病方面。研究人员正在这一领域积极研究，但要实现准确的心脏病预测仍面临挑战。因此，实验不同模型以确定最适合心脏病预测的模型至关重要。

基于此，本文对多种模型进行了广泛调查以满足这一需求。拟议的研究考虑了11种特征选择技术和21种分类器进行实验。研究中采用的特征选择技术包括信息增益、卡方检验、费舍尔判别分析（FDA）、方差阈值、平均绝对差（MAD）、分散比率、Relief算法、LASSO、随机森林重要性、线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）。研究中考虑的分类器包括逻辑回归、决策树、随机森林、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、XGBoost、AdaBoost、随机梯度下降法（SGD）、梯度提升分类器、极端随机森林分类器、CatBoost、LightGBM、多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）、双向LSTM（BiLSTM）、双向GRU（BiGRU）、卷积神经网络（CNN）和混合模型（CNN、RNN、LSTM、GRU、BiLSTM、BiGRU）。

在所有广泛的实验中，XGBoost表现最佳，达到了0.97的准确率、0.97的精确率、0.98的灵敏度、0.98的特异性、0.98的F1分数和0.98的曲线下面积（AUC）。

(以上内容均由Ai生成)