一种为辅助诊断筛选机器学习模型的方法

摘要：

为自动向医生推荐用于疾病辅助诊断的机器学习模型,提出一种筛选机器学习模型的方法.该筛选方法分为3个步骤:用训练准确度和测试准确度筛选机器学习模型;用查准率、召回率和F1成绩筛选机器学习模型;用带权值的总成绩计算公式推荐最优的机器学习模型.以乳腺癌辅助诊断为例,最终从8个机器学习模型中筛选并训练出高斯核心函数向量机模型(γ=0.5)推荐给医生使用,因为这个模型除满足筛选方法的3个条件外,总成绩最高,达到了0.985.

关键词：机器学习模型、辅助诊断、筛选方法、学习曲线、模型成绩

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部"天诚汇智"基金资助项目;湖南省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：88-93