基于改进支持向量回归算法的甲状腺疾病预测

国威; 李莲娣; 于广浩

doi:10.3969/j.issn.2096-6091.2023.13.001

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基于改进支持向量回归算法的甲状腺疾病预测

研究论文 | 更新时间：2025-03-26

- 基于改进支持向量回归算法的甲状腺疾病预测
- Thyroid Disease Prediction Based on Improved Support Vector Regression Algorithm
- 新一代信息技术 2023年6卷第13期页码：1-5
- 作者机构：
  
  1.牡丹江医学院生命学院，黑龙江牡丹江 157011
  2.牡丹江医学院附属第二医院，黑龙江牡丹江 157011
  3.牡丹江医学院医学影像学院，黑龙江牡丹江 157011
- 作者简介：
  
  国威（1998—），男，研究生在读，研究方向：临床数据挖掘。
  李莲娣（1983—），女，研究方向：临床数据挖掘。
  于广浩（1980—），男，副教授，研究方向：临床数据挖掘。E-mail: vvvcgx@126.com
- 基金信息：
  
  国家自然联合基金项目(U22A20350);牡丹江医学院科学基金火炬计划(2022-MYHJ-008);牡丹江医学院导师科研专项计划(YJSZX2022136)
- DOI：10.3969/j.issn.2096-6091.2023.13.001
  中图分类号： R737.25
- 录用日期：2023-06-20，
  
  纸质出版日期：2023-07-15
- 稿件说明：
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国威, 李莲娣, 于广浩. 基于改进支持向量回归算法的甲状腺疾病预测[J]. 新一代信息技术, 2023, 6(13): 01-05

GUO Wei, LI Lian-di, YU Guang-hao. Thyroid Disease Prediction Based on Improved Support Vector Regression Algorithm[J]. New Generation of Information Technology, 2023, 6(13): 01-05
国威, 李莲娣, 于广浩. 基于改进支持向量回归算法的甲状腺疾病预测[J]. 新一代信息技术, 2023, 6(13): 01-05 DOI： 10.3969/j.issn.2096-6091.2023.13.001.

GUO Wei, LI Lian-di, YU Guang-hao. Thyroid Disease Prediction Based on Improved Support Vector Regression Algorithm[J]. New Generation of Information Technology, 2023, 6(13): 01-05 DOI： 10.3969/j.issn.2096-6091.2023.13.001.

摘要

本文构建一种甲状腺疾病机器学习预测诊断算法模型。从UCI（University of California，Irvine）网站获取甲状腺疾病数据集并进行预处理。引入鲸鱼优化算法优化支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型参数，构建甲状腺疾病预测模型。基于改进支持向量回归算法预测模型能够准确的预测甲状腺功能状况，优化后模型均方误差根为0.270 9，

为0.744，模型预测准确率为0.926，具有较好的预测精度和较快的收敛速度。

Abstract

To construct a machine learning predictive diagnostic algorithm model for thyroid diseases

this paper obtains a thyroid disease dataset from the UCI (University of California，Irvine) website and preprocesses it. It introduces the whale optimization algorithm to optimize the parameters of the least squares support vector machine model and constructs a thyroid disease prediction model. Based on the improved support vector regression algorithm

the prediction model can accurately predict thyroid function status. After optimization

the root mean square error of the model is 0.270 9

is 0.744

and the prediction accuracy of the mod

el is 0.926

indicating good prediction accuracy and fast convergence speed.

关键词

Keywords

references

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