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基于改进梯度提升决策树的尿路感染疾病预测研究

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基于改进梯度提升决策树的尿路感染疾病预测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 干化学法与机器学习的结合第10-11页
        1.2.2 尿沉渣法与机器学习的结合第11-12页
        1.2.3 其他尿检方法与机器学习的结合第12-13页
    1.3 论文的主要内容第13-15页
    1.4 论文的创新点第15页
    1.5 论文的组织结构第15-17页
第2章 相关分类模型以及模型评估方法第17-28页
    2.1 分类模型第17-25页
        2.1.1 Cart决策树模型第17-19页
        2.1.2 支持向量机模型第19-22页
        2.1.3 随机森林模型第22-23页
        2.1.4 朴素贝叶斯模型第23-24页
        2.1.5 逻辑斯特回归模型第24-25页
    2.2 模型评估方法第25-27页
        2.2.1 留出法第26页
        2.2.2 交叉验证法第26页
        2.2.3 准确度与错误率第26-27页
        2.2.4 混淆矩阵第27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 智能化尿液检测设备与数据预处理第28-38页
    3.1 尿检干化学法原理第28-29页
    3.2 纸基微流控技术原理第29页
    3.3 基于尿检干化学法的纸基尿液检测设备第29-34页
        3.3.1 尿检设备硬件第29-32页
        3.3.2 尿检设备软件第32-34页
    3.4 尿液检测数据收集第34-36页
    3.5 尿液检测数据预处理第36-37页
        3.5.1 数据清洗第36页
        3.5.2 数据规范化第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第4章 尿液生物指标物的分类研究第38-48页
    4.1 K近邻模型第38-40页
        4.1.1 K取值第39页
        4.1.2 距离函数第39-40页
        4.1.3 分类决策规则第40页
    4.2 基于KNN模型的尿液生物指标的分类研究第40-43页
        4.2.1 五种生物指标物KNN模型的K值选择第41-42页
        4.2.2 五种生物指标物的KNN模型分类结果第42-43页
    4.3 模型分类错误率对比评估第43-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 基于尿检结果的尿路感染疾病预测研究第48-59页
    5.1 梯度提升决策树算法原理第48-50页
    5.2 代价敏感学习第50-51页
    5.3 结合代价敏感学习的梯度提升决策树模型第51-52页
    5.4 基于改进梯度提升决策树的尿路感染预测模型第52-54页
        5.4.1 数据导入第52页
        5.4.2 参数介绍第52-53页
        5.4.3 参数设置以及调优第53-54页
    5.5 模型对比评估分析第54-58页
        5.5.1 模型耗时对比第55页
        5.5.2 置信区间分析第55页
        5.5.3 混淆矩阵分析第55-56页
        5.5.4 ROC曲线面积比较第56-58页
    5.6 本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-62页
    6.1 本文总结第59-60页
    6.2 未来展望第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
在学期间科研情况第66页

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