基于多评价标准融合的医疗数据特征选择算法

基于医疗数据具有高维度、稀疏等特点,本文提出了一种融合多个评价标准的递归特征消除算法.首先,应用过滤型特征评价标准对特征进行初步筛选;然后,采用特征序列方法对多个特征评价标准的结果进行融合;最后,结合递归特征消除搜索方法进行特征选择.在医疗数据集上与使用单一评价标准的特征选择方法进行疾病预测性能对比实验.结果表明:本文所提方法的预测表现优于其他特征选择方法,其预测的AUC值、精确率、召回率、F1值、准确率均有所提升.