在我们准备好医疗保健数据并确保其干净、一致且适合进一步使用后，我们就可以开始选择机器学习模型，对其进行训练并建立预测。下面是预测构建的主要步骤表。
步
描述
ML 模型选择
根据数据类型、期望结果和复杂程度选择合适的机器学习模型。选项 马其顿电报号码 包括用于简单预测的线性回归、用于非线性数据的决策树和用于图像识别等复杂模式的神经网络。
数据预处理
通过规范化数字输入、填充缺失值和编码分类数据来准备数据，以确保其格式适合建模。
训练机器学习模型
通过交叉验证和正则化调整模型参数，以防止过度拟合并确保其在新数据上表现良好。
预测构建
使用经过训练的模型对新数据生成预测，对二元结果应用适当的阈值，并评估不确定性下的决策的概率输出。
模型评估
使用准确度、精确度、召回率、ROC-AUC 和 F1 分数来评估模型的性能并确保其在医疗保健应用中的可靠性。
持续学习和模型更新
通过在线学习整合新数据或应用迁移学习，使模型保持更新并与当前的医疗挑战相关。
预测精度面临危险：医疗保健领域预测分析的主要风险
预测精度面临危险：医疗保健领域预测分析的主要风险
一如既往，说起来容易做起来难。上面提到的医疗保健领域预测分析的所有步骤听起来都很简单，但这只是说说而已。有很多因素可能会影响预测的准确性，从工程师的无能开始，到业务规则的改变。下面，让我们来看看医疗保健领域预测分析中一些最常见的值得考虑的问题。