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3

sMCI vs pMCI任务的性能。
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 82.98 63.64 63.64 63.64 87.76 4.0 88.56 5.3 87.14 6.3 87.66 4.0
我 59.57 33.33 72.73 45.71 73.56 5.2 70.70 5.1 81.05 7.9 75.37 4.8
AM-CS 85.11 66.67 72.73 69.57 87.90 4.1 87.47 4.8 88.68 6.7 87.96 4.2
DT CS 87.16 75.00 81.82 78.26 89.30 3.7 88.37 4.7 88.97 4.7 88.58 3.6
我 55.32 40.77 72.73 52.25 72.79 5.4 69.71 4.4 81.03 8.8 74.79 5.2
AM-CS 89.36 80.00 72.73 76.19 89.54 3.6 89.34 5.1 89.58 6.9 89.27 3.9
LR CS 80.85 58.33 63.64 60.87 84.86 4.0 86.86 6.1 82.55 4.6 84.53 3.9
我 61.70 46.78 72.73 56.93 67.59 4.6 67.68 4.6 67.93 5.4 67.68 4.4
AM-CS 87.23 76.47 77.47 76.96 87.07 4.1 87.42 4.9 86.90 6.6 86.99 4.3
支持向量机 CS 83.56 83.52 84.01 83.56 83.95 4.5 83.86 4.6 84.61 4.4 83.95 4.5
我 69.68 69.47 70.21 69.68 67.51 4.0 67.07 4.1 68.55 4.5 67.51 4.0
AM-CS 86.57 86.57 86.65 86.57 87.10 4.7 87.06 4.7 87.48 4.6 87.1 4.72
然而, CS 81.94 81.51 85.23 81.94 83.41 3.6 82.99 3.9 86.66 3.0 83.41 3.6
我 75.69 74.90 79.45 75.69 66.39 6.7 65.46 7.8 67.71 6.6 66.39 6.7
AM-CS 75.23 74.92 76.50 75.23 79.62 4.4 79.44 4.5 80.59 4.4 79.62 4.9