研究报告-血液学数据挖掘技术应用于疾病预测

近年来，患者信息和医学数据急剧增长。传统的诊断测试虽然成本低廉，但其诊断准确性不足以应对增长中的血液疾病患者数量。为了有效识别出血液数据中的关键疾病模式，医疗专业人员迫切需要可靠的预测方法。数据挖掘技术提供了一种有效的手段，通过分析和分类多维度数据，揭示出它们之间的关联。分类算法在此过程中显得尤为重要，其应用范围广泛且深具潜力。评估怀卡托知识分析环境下多种分类算法的效果，发现随机森林表现最为突出，其准确性高达96.47%，模型构建时间仅为0.16秒，显著优于其他竞争算法，如多层感知器分类器的最低精度仅为75.29%，模型构建时间长达1.92秒。