基于改进随机森林的肝硬化诊断预测研究

摘要

当前机器学习在医疗诊断领域得到广泛应用。本文基于改进的随机森林算法，利用患者进行各项检查获得的大量数据，对照肝硬化指标，对患者数据进行分析处理，提出一种基于患者检查数据的肝硬化预测方法。该方法改进传统诊断技术，采用随机森林算法，利用其使用随机因子来控制数据多样性的特点，引入深度限制指标，提高算法对数据的判断和识别能力，增强预测的准确性。本文采用人体测量学组成的数据集进行实验，结果表明该方法预测准确率达到90%以上。