基于改进梯度提升决策树的尿路感染疾病预测研究.pdf

下载文档 降价啦

7
0
约9.97万字
约 64页
2020-08-15 发布于江苏
举报
版权申诉
保障服务

基于改进梯度提升决策树的尿路感染疾病预测研究.pdf

1、本文档共64页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

目录第1 章绪论 1 1.1 研究背景和意义 1 1.2 国内外研究现状 2 1.2.1 干化学法与机器学习的结合 2 1.2.2 尿沉渣法与机器学习的结合 3 1.2.3 其他尿检方法与机器学习的结合 4 1.3 论文的主要内容 5 1.4 论文的创新点 7 1.5 论文的组织结构 7 第2 章相关分类模型以及模型评估方法 9 2.1 分类模型 9 2.1.1 Cart 决策树模型 9 2.1.2 支持向量机模型 11 2.1.3 随机森林模型 14 2.1.4 朴素贝叶斯模型 15 2.1.5 逻辑斯特回归模型 16 2.2 模型评估方法 17 2.2.1 留出法 18 2.2.2 交叉验证法 18 2.2.3 准确度与错误率 18 2.2.4 混淆矩阵 19 2.5 本章小结 19 第3 章智能化尿液检测设备与数据预处理 20 3.1 尿检干化学法原理 20 3.2 纸基微流体技术原理 21 3.3 基于尿检干化学法的纸基尿液检测设备 21 3.3.1 尿检设备硬件 21 3.3.2 尿检设备软件 24 3.4 尿液检测数据收集 26 3.5 尿液检测数据预处理 28 3.5.1 数据清洗 28 3.5.2 数据规范化 28 3.6 本章小结 29 第4 章尿液生物指标物的分类研究 30 4.1 K 近邻模型 30 4.1.1 K 取值 31 4.1.2 距离函数 31 4.1.3 分类决策规则 32 4.2 基于KNN 模型的尿液生物指标的分类研究 32 4.2.1 五种生物指标物KNN 模型的K 值选择 33 4.2.1 五种生物指标物的KNN 模型分类结果 34 4.3 模型分类错误率对比评估 35 4.4 本章小结 39 第5 章基于尿检结果的尿路感染疾病的预测研究 40 5.1 梯度提升决策树算法原理 40 5.2 代价敏感学习 42 5.3 结合代价敏感学习的梯度提升决策树模型 43 5.4 基于改进梯度提升决策树的尿路感染预测模型 44 5.4.1 数据导入 44 5.4.2 参数介绍 44 5.4.3 参数设置以及调优 45 5.5 模型对比评估分析 46 5.5.1 模型耗时对比 47 5.5.2 置信区间分析 47 5.5.3 混淆矩阵分析 47 5.5.4 ROC 曲线面积比较 48 5.6 本章小结 50 第6 章总结与展望 51 6.1 本文总结 51 6.2 未来展望 52