基于改进随机森林集成模型的疾病风险预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李丹

作者： 李丹;卢琰;吴佩珊;李春玲;杜宝林

作者机构：

关键词： 畜禽疾病风险预测;非均衡数据;集成模型;随机森林

期刊名称： 实验室研究与探索

ISSN： 1006-7167

年卷期： 2023 年 42 卷 009 期

页码： 95-99,109

收录情况： 北大核心

摘要： 针对疾病样本数据集不均衡以及传统模型预测精度低等问题,提出一种混合随机森林与人工神经网络(ANN)的集成预测模型.采用少数样本合成过采样技术(SMOTE)构建平衡训练数据集;结合随机森林特征选择优势和ANN的预测能力,通过集成方法构建混合随机森林与ANN的集成预测模型SMOTE-HRF-ANN以对畜禽疾病风险进行预警预测;将多种预测模型进行对比实验.实验结果表明,该模型能有效提高疾病预测的精准度与召回率,在少数类样本中的精确率和F1-score值分别达到96%和85%.

分类号： TP391

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