摘要
以UCI心脏病数据集为试验测试数据,利用机器学习中的深度学习技术进行疾病诊断分类,分别与随机森林、支持向量机以及神经网络分类进行对比,指出深度学习技术对医疗大数据的挖掘具有巨大潜力和重要的应用价值。
The paper takes heart disease dataset of UCI as experimental data,carries out disease diagnosis and calssification based on the deep learning technology of machine learning,compares with Random Forest （RF）,Support Vector Machine （SVM） and Neural Network （NN） classification,and indicates that the Deep Learning （DL） technology is of great potential and important value for exploration of medical big data.
出处
《医学信息学杂志》
CAS
2017年第4期39-43,共5页
Journal of Medical Informatics
基金
江苏省卫生和计划生育委员会科研课题"基于区域健康信息平台的医疗大数据挖掘平台研究与设计"(项目编号:X201601)
关键词
数据挖掘
深度学习
疾病诊断
Data mining
Deep learning
Disease diagnosis
