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为解决心脏病预测模型的最优验证技术未充分探索的问题，研究人员开展了使用逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）和随机森林（RF）交叉验证对心脏病进行预测的研究。结果表明随机森林模型宏观精度最高，该研究对提高模型准确性和可靠性意义重大。
在全球范围内，心脏病如同一个隐匿的杀手，时刻威胁着人类的生命健康，是导致死亡的主要原因之一。随着科技的发展，机器学习技术为心脏病的诊断带来了新的曙光，有望提高诊断的精准度。然而，目前对于构建强大的心脏病预测模型，其最优验证技术却尚未得到充分探索，这无疑成为了医学领域的一个关键难题。在此背景下，来自印度 IIS（被视为大学）、尼泊尔博卡拉大学等多个机构的研究人员展开了深入研究，其成果发表在《Scientific Reports》上。
这项研究旨在通过使用逻辑回归（Logistic Regression，LR）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K 近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）和随机森林（Random Forest，RF）这四种技术进行交叉验证，从而实现对机器学习模型最准确的验证精度预测。研究人员希望借此帮助医学从业者更轻松地选择最合适的模型，用于心脏病的分类和预测。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先是数据预处理，针对包含 13 个分类属性的心脏病数据集，通过均值插补数值特征、卡方方法插补分类特征并进行归一化处理；接着使用独热编码（One Hot Encoder）对分类变量进行处理，将数据扩展到 76 列；然后将数据按 80:20 进行训练集和测试集的划分，并采用 5 折交叉验证评估模型性能；最后利用学习曲线、混淆矩阵和 ROC-AUC 曲线等对模型进行分析。
研究结果如下：
- 相关性分析：通过热图分析心脏病数据集的相关性，发现性别（sex）、胸痛类型（cp）等部分特征的均方误差较低，而运动诱发心绞痛（exang）、旧峰值（oldpeak）等特征误差值较高。二元逻辑回归分析显示，自变量能够解释 58% 的因变量方差，调整后的 R2为 54%，但部分变量与因变量关系不显著，因此需要进一步评估模型。
- 模型性能评估（未使用交叉验证）：默认机器学习模型中，逻辑回归和 K 近邻模型准确率最高，达到 81.9%，SVM 线性核模型为 78.6%，随机森林模型也是 78.6%。不过在评估宏观平均指标如精度、召回率和 F1 分数时，随机森林模型表现更优，准确率范围为 93 - 97%。
- 模型性能评估（使用交叉验证）：经过 5 折交叉验证，随机森林和 K 近邻模型准确率最高，达到 84.15%，逻辑回归为 83.81%，SVM 为 82.49%。随机森林在某些情况下最高准确率可达 90%。通过学习曲线分析发现，不同模型在训练和验证过程中表现出不同的趋势，部分模型存在过拟合现象。
- 综合评估：综合各项评估指标，随机森林模型在预测心脏病方面表现最为出色，其宏观准确率达到 94%，精度为 97%。SVM 在识别心脏病病例和非病例时准确率分别为 89% 和 81%，KNN 模型的宏观平均准确率为 93% 。
研究结论和讨论部分指出，交叉验证是评估机器学习模型的有效方法，能有效避免过拟合和欠拟合问题。在多个测试模型中，随机森林模型的整体表现最佳。不过，将机器学习应用于医疗领域时，还需要解决如偏差、可解释性和数据隐私等关键问题。未来研究可以进一步优化特征选择技术，利用集成模型并结合更大的真实数据集，以提高模型的稳健性和泛化能力。这项研究为心脏病预测提供了重要的参考依据，对推动机器学习在医疗领域的应用具有重要意义。
