面向不平衡胎儿监护数据的智能模型研究——BP神经网络与随机森林对比

“面向不平衡胎儿监护数据的智能判别模型研究” 这篇本科毕业论文主要探讨了在胎儿监护领域中，如何运用机器学习技术建立一个智能判别模型，以解决实际临床中胎心宫缩监护图（CTG）分析的不统一标准问题。论文作者通过分析UCI机器学习数据库中的CTG标准数据集，对胎儿监护智能判别模型进行了初步研究。 首先，论文揭示了CTG数据的不平衡问题，即正常、可疑和异常三类数据分布不均，这种不平衡可能会影响机器学习模型的训练效果。不平衡数据会导致模型倾向于预测数量较多的类别，从而对少数类别的识别能力下降。 其次，论文深入研究了CTG特征与胎儿状态的相关性，这是构建有效模型的基础。通过对特征的分析，可以理解哪些参数对于区分不同胎儿状态最为关键。 接着，论文进行了数据预处理，包括对输入数据的归一化，以减少数值尺度差异对模型训练的影响，以及对输出值进行独热编码，将分类问题转化为多分类问题，便于机器学习算法处理。 在模型构建阶段，论文采用了两种方法：传统的BP神经网络和调整类别权重的随机森林（Weighted Random Forest，WRF）。BP神经网络是一种基于反向传播的学习算法，能适应非线性关系，但在处理不平衡数据时可能表现不佳。而WRF通过调整各类别的权重，提高了对少数类别的关注度，从而在处理不平衡数据时展现出更好的性能。 实验结果显示，WRF模型在F1分数上优于BP神经网络，对正常、可疑、异常三类的F1得分分别提升到96.75%、82.65%和95.24%，并且在与其他10种模型的比较中，WRF的平均F1得分达到了91.55%，表明其在分类性能上具有显著优势。此外，WRF模型的运行效率高，仅需5.59秒，这使得它在实际应用中更具吸引力。 总结来说，这篇论文的研究成果表明，通过调整类别权重的随机森林模型可以有效地解决由于数据不平衡导致的分类误差，同时保持高分类性能和运行效率，对于胎儿监护领域的智能决策支持具有重要的理论与实践意义。关键词涵盖了胎心宫缩监护、不平衡数据处理、随机森林算法、类别权重调整和BP神经网络。