划分训练(80%)和测试集(20%) 在测试集上做疾病的预测 需要使用K近邻,支持向量机,随机森林,决策树,逻辑回归五种算法 选择评价预测效果的指标,并评估五种算法的预测效果

时间: 2023-06-26 22:06:50 浏览: 140
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离散化算法介绍-vmware下安装macos 10.9最新版的方法mac os x server 10.6版本

在疾病预测任务中,可以选择以下常用的评价指标: 1. 准确率(Accuracy):预测正确的样本数与总样本数之比。 2. 精确率(Precision):表示预测为正样本中实际为正样本的比例。即真正例(True Positive)/(真正例+假正例)。 3. 召回率(Recall):表示实际为正样本中被预测为正的比例。即真正例(True Positive)/(真正例+假反例)。 4. F1-score:综合考虑精确率和召回率的调和平均数,用于综合评价模型的性能。 接下来,我们可以使用这五种算法对数据进行训练和测试,并对其预测效果进行评估。 1. K近邻算法:该算法基于样本之间的距离进行分类,可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类进行实现。 2. 支持向量机算法:该算法通过将样本映射到高维空间中,构造最优分类超平面进行分类,可以使用sklearn库中的SVM类进行实现。 3. 随机森林算法:该算法使用多个决策树进行集成学习,可以使用sklearn库中的RandomForestClassifier类进行实现。 4. 决策树算法:该算法通过对样本进行划分,构造一棵树形结构进行分类,可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类进行实现。 5. 逻辑回归算法:该算法通过构造一个逻辑函数,将样本映射到0-1之间进行分类,可以使用sklearn库中的LogisticRegression类进行实现。 对于每种算法,我们可以使用训练集进行训练,然后使用测试集进行预测,并计算出其准确率、精确率、召回率和F1-score等指标。最后,我们可以比较五种算法的预测效果,选择最优算法进行使用。
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