本技术领域涉及机器学习,特别是一种基于角蜥蜴算法的疾病诊断特征选择方法。该方法首先创建初始种群代理,随后对这些代理进行二进制处理,以形成新的特征选择向量集合。
背景技术
在当今的医疗领域,疾病诊断技术正经历着深刻的变革与发展。机器学习作为一种强大的数据分析工具,在疾病诊断方面展现出了巨大的潜力。例如,在乳腺癌和帕金森病的诊断中,通过利用大量患者的生理指标数据构建机器学习模型,可以辅助医生更准确、更高效地进行诊断决策,从而显著提高疾病的早期发现率和治疗成功率。
在机器学习的应用过程中,特征选择是一个至关重要的阶段。对于乳腺癌诊断相关的数据集如 Breastcancer(原始乳腺癌数据集)和 BreastEW(诊断乳腺癌数据集),以及帕金森病诊断的 Parkinsons 数据集,它们包含了众多患者的生理指标数据。这些数据的特征维度往往较为复杂,涵盖了从血液检测指标、影像特征到基因表达数据等多个方面。然而,并非所有的特征都对疾病的诊断具有同等重要的作用。过多的冗余或无关特征不仅会增加模型训练的计算复杂度,导致所需的硬件资源大幅提升,包括更高的内存需求、更长的计算时间以及更强的处理器性能要求,还可能会引入噪声,降低模型的预测准确度和泛化能力。
传统的特征选择方法在处理这类复杂的医疗数据集时存在诸多局限性。例如,一些基于过滤式的特征选择方法,虽然计算效率相对较高,但往往忽略了特征之间的相关性,难以挑选出最优的特征组合。而包裹式特征选择方法虽然能够考虑到特征与模型的相互作用,但由于需要对模型进行反复训练和评估,计算开销巨大,在面对大规模数据集时显得力不从心。
角蜥蜴算法是一种新兴的优化算法,它模拟了角蜥蜴在自然环境中的生存策略和行为模式,具有良好的全局搜索能力和收敛速度。将角蜥蜴算法应用于特征选择阶段,可以有效地克服传统方法的不足。通过角蜥蜴算法的优化搜索机制,能够在庞大的特征空间中快速定位到与疾病诊断最为相关的特征子集,可以显著降低模型的训练时间和硬件资源消耗。同时,经过角蜥蜴算法筛选后的特征能够更好地反映疾病的本质特征和内在规律,从而提高模型的预测准确度。
实现思路