卷积神经网络在医疗数据多类分类中的应用
机器学习
2020-12-29 v1
摘要
我们报告了卷积神经网络（CNN）在大型医疗数据集多类分类中的应用。我们详细讨论了 CNN 模型和数据预处理的变化如何影响分类结果。最后，我们引入了一个由深度学习（CNN）和浅层学习模型（Gradient Boosting）共同组成的集成模型。该方法取得了 64.93 的准确率，是我们在本研究中取得的最高三类分类准确率。我们的结果还显示，CNN 和集成模型一致地获得比精确率更高的召回率。最高召回率为 68.87，而最高精确率为 65.04。
引用
@article{arxiv.2012.14059,
title = {Convolutional Neural Networks in Multi-Class Classification of Medical Data},
author = {YuanZheng Hu and Marina Sokolova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14059},
year = {2020}
}
备注
13 pages; 14 tables