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文檔簡介
1、慢性阻塞性肺?。–hronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD)是一種常見的慢性呼吸系統(tǒng)疾病,這種疾病有較高的發(fā)病率和死亡率,給患者的生活造成嚴重的影響,并造成一定的經(jīng)濟負擔和社會負擔。一些相關(guān)研究表明 COPD與空氣中的有害顆粒(比如PM2.5)和有害氣體(比如SO2、NO2、CO等)有一定的關(guān)聯(lián)。為了預測醫(yī)院每周新增的 COPD患者住院人數(shù),本論文以數(shù)據(jù)挖掘和機器學習作為研究方法,基于數(shù)據(jù)分析考
2、察了每周PM2.5、SO2、NO2、CO的平均濃度對每周新增COPD患者住院人數(shù)的影響。然后選擇合適的空氣污染物因素作為預測變量,以平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)作為衡量模型的預測精度,通過探索和對比的方式逐步構(gòu)建了一個預測精度較高的基于 K-means的局部加權(quán)線性回歸組合模型,用于預測慢性阻塞性肺病的每周新增住院人數(shù)。本論文的主要研究工作和成果如下:
?、傺芯亢头?/p>
3、析了若干回歸分析方法,并實現(xiàn)各算法來預測每周新增COPD患者住院人數(shù)。回歸分析是一種監(jiān)督學習,用于刻畫預測變量和目標變量之間的關(guān)系,相當于變量之間的函數(shù)映射?;貧w分析主要有兩個階段,第一個階段是模型的訓練,也等價于函數(shù)擬合,即擬合已知數(shù)據(jù);第二階段是預測,基于訓練所得到的模型,對新數(shù)據(jù)進行預測。本論文對比了若干回歸分析方法在測試集上的預測精度,其中分類回歸樹算法在本論文的測試集中的預測精度最高(13.36%)。
②提出了局部加
4、權(quán)線性回歸(Local Weighted Linear Regression,LWLR)組合模型。局部加權(quán)線性回歸是一種基于實例的非參數(shù)學習算法,在預測方面有良好的效果。在很多機器學習方法中,組合模型的預測能力往往強于單一模型,本論文研究了兩種組合方式:一種是組合具有不同核函數(shù)的局部加權(quán)線性回歸模型,在該模型中對各單一模型的預測值進行動態(tài)加權(quán);另外一種是對不同核函數(shù)進行動態(tài)加權(quán)構(gòu)成新的核函數(shù)。這兩種組合模型相比于單一模型都提高了預測精度
5、,單一的局部加權(quán)線性回歸能取得的最低預測誤差是13.49%,而第一種組合模型獲得的最低預測誤差是13.34%,第二種組合模型獲得的最低預測誤差是13.38%。
③提出了基于訓練集二叉樹的局部加權(quán)線性回歸組合模型。由于局部加權(quán)線性回歸模型在每次預測時都必須先遍歷訓練集的所有樣本,然后在進行回歸預測時只有少部分樣本起作用。隨著訓練樣本數(shù)量的增多,其計算量也會增加。為了減小計算量,本論文基于分類回歸樹的思想,構(gòu)建了訓練集二叉樹。當本
6、論文的局部加權(quán)線性回歸組合模型與訓練集二叉樹聯(lián)合時,由于訓練集被劃分成多個子集,而局部加權(quán)線性回歸算法與訓練集的容量大小成正比,因此該組合模型可以大幅度減小計算量,同時也降低了模型的預測誤差(13.13%)。
?、芴岢隽嘶贙-means聚類算法的局部加權(quán)線性回歸組合模型?;谟柧毤鏄涞木植考訖?quán)線性回歸組合模型存在丟失預測點所需樣本的問題,為了解決該問題,本論文以 K-means算法將訓練集劃分成若干子集,并由預測點根據(jù)實際
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