基于优化机器学习的预测模型对脏瘤分类的比较分析
Vatsala Anand1, Ajay Khajuria2, Rupendra Kumar Pachauri3,4
1Department of Computer Science and Engineering, Akal University, Talwandi Sabo, Bathinda, Punjab, India.
Scientific reports
|August 19, 2025
概括
机器学习模型能够准确地检测和分类脏瘤. 支持矢量机 (SVM) 实现了98.5%的准确性,有助于早期诊断疾病.
科学领域:
- 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學專業.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 脏瘤对健康构成重大风险.
- 早期检测和分类对于有效的治疗和患者的结果至关重要.
- 机器学习为提高诊断准确性提供了潜力.
研究的目的:
- 评估各种机器学习模型在检测和分类瘤中的有效性.
- 确定脏瘤分类的最佳模型和超参数.
主要方法:
- 使用了决策树,XGBoost分类器,K-最近邻居 (KNN),随机森林和支持向量机 (SVM) 模型.
- 采用了80:20和75:25的数据集分割比率,80:20产生了更高的性能.
- 使用批量大小为16和32的优化模型,以及Adam和SGD优化器.
主要成果:
- 80:20数据分割改善了模型性能.
- 支持矢量机 (SVM) 显示了最高的准确度,为98.5%,批量大小为32个,Adam优化器.
- K-最近的邻居 (KNN) 实现了90.4%的准确性.
结论:
- 机器学习模型,特别是SVM,显示出精确瘤检测和分类的高潜力.
- 这种方法可以帮助医疗保健专业人员在早期诊断疾病.
- 进一步的研究可以完善这些模型用于临床应用.
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