论文研究 - 基于机器学习的组合模型预测阿尔茨海默氏病

阿尔茨海默氏病 BP神经网络支持向量机随机森林

随着人口老龄化趋势的加快，建立预测阿尔茨海默氏病（AD）的模型至关重要。在本文中，我们对1157名受访者进行了调查。通过使用三种机器学习方法（BP神经网络，SVM和随机森林）分析结果，我们可以得出它们在AD预测中的准确性，以便我们可以比较解决AD预测的方法。其中，随机森林是最准确的方法。此外，为了结合这些方法的优势，我们基于这三种机器学习模型构建了一个新的组合预测模型，事实证明，该模型比单独的模型更准确。最后，我们总结了生活方式与AD之间的联系，并为老年人提供了一些建议，以帮助他们预防AD。

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