计算智能和神经科学
研究文章

药物作用的数据来提高老年痴呆的预测使用机器学习

表2

广告的表现与pMCI vs sMCI任务。
测试性能 交叉验证性能
模型 数据集 一个 R F1 一个 R F1
射频 CS 87.76 87.76 87.79 87.76 90.35 2.9 90.49 2.8 90.47 2.7 90.28 2.5
我 68.05 67.47 68.82 68.05 58.39 4.1 58.3 4.26 60.74 4.3 58.27 4.2
AM-CS 88.54 88.51 88.92 88.54 92.74 3.1 92.87 3.1 93.03 2.6 93.21 3.3
DT CS 90.89 90.94 91.15 90.89 83.08 4.9 83.08 4.9 83.49 4.9 83.13 4.8
我 64.81 64.64 69.15 64.81 53.23 4.3 53.23 4.6 55.27 4.7 53.21 4.2
AM-CS 89.32 89.30 89.74 89.32 84.96 3.7 84.95 3.7 85.61 3.5 85.15 3.7
LR CS 76.85 77.15 78.34 76.85 79.85 4.4 79.96 4.3 80.61 4.2 79.85 4.4
我 53.24 51.32 52.76 53.24 55.39 4.6 54.64 4.6 54.7 4.71 55.39 4.6
AM-CS 85.42 85.40 85.64 85.42 88.40 3.3 88.36 3.3 88.91 3.1 88.4 3.28
支持向量机 CS 81.02 81.11 81.40 81.02 79.95 3.9 79.93 4.0 80.7 3.96 79.95 3.9
我 58.33 57.05 58.85 58.33 55.35 4.5 55.52 4.4 56.54 4.3 55.35 4.5
AM-CS 76.39 76.55 77.04 76.39 82.89 3.1 82.78 3.1 83.18 3.1 82.89 3.1
然而, CS 73.61 74.31 76.53 73.61 76.32 3.7 76.8 3.68 80.52 3.4 76.32 3.7
我 48.00 42.67 45.20 48.00 52.31 3.2 43.13 3.4 39.62 7.5 52.31 3.2
AM-CS 74.22 72.37 82.99 74.22 82.43 4.2 82.11 4.4 84.62 3.8 82.43 4.2