基于关联分类与遗传算法的心脏病预测系统

关联分类是一种新兴且有效的技术，它将关联规则挖掘与分类整合为一个预测模型，并实现了最高准确率。关联分类器特别适用于那些对预测模型要求最高准确率的 applications。在许多领域（如医疗领域）都需要模型达到最高准确率。心脏病是发达国家的首要死因，也是发展中国家疾病负担的主要贡献者之一。印度注册总署的死亡数据显示，心脏病是印度的主要死因，而在安得拉邦，冠心病导致农村地区约 30% 的死亡。因此，有必要开发一种用于预测患者心脏病的决策支持系统。本文提出了一种利用遗传方法进行心脏病预测的高效关联分类算法。在发现高层预测规则时使用遗传算法的主要动机在于，所发现的规则具有高度的可理解性、高预测准确率以及高有趣度值。实验结果表明，大多数分类器规则有助于最佳的心脏病预测，甚至能辅助医生做出诊断决策。