基于朴素贝叶斯方法的肺癌分类预测模型

王鹏凯

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基于朴素贝叶斯方法的肺癌分类预测模型

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医疗领域的发展一直是世界关注的焦点,随着人民生活水平的提高,对于医疗水平平和服务质量提出了更高的要求.人工智能的发展及广泛应用促使人们开始考虑如何将人工智能的新技术应用在医疗领域,促进医疗水平的提升.机器学习作为人工智能核心,研究人类的思考模型,结合机器的高速计算能力,通过大量的数据模拟人类的学习过程.朴素贝叶斯方法属于机器学习众多算法的一种,在分类预测方面很大优势,即使高维数据或大量数据仍有良好表现.本文介绍了机器学习概念及其在医疗领域的应用,并简单阐述了朴素贝叶斯方法原理,最后基于朴素贝叶斯方法,为肺癌建立分类预测模型,为该疾病的评判提供更加精准的判断,提高该疾病的治愈率.

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来源
《临床普外科电子杂志》 |2020年第4期|2141-2142|共2页
作者
王鹏凯;
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作者单位

上海市实验学校上海 200123;

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正文语种 chi
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关键词
机器学习; 医疗; 朴素贝叶斯; 肺癌;

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