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摘要
新冠肺炎作为一种新发性传染疾病,与流感均含有发热、咳嗽等临床特征,快速准确地将新冠肺炎与流感进行鉴别,有助于对患者进行救治。采用独立样本t检验的方法对患者检验数据中多个指标进行差异性分析,选择差异性较大的指标,评估机器学习中线性与非线性算法、集成算法等多种算法在流感与新冠肺炎快速鉴别中的应用效果。结果显示,SVM算法在新冠肺炎与流感的鉴别问题上效果更好。
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新冠肺炎作为一种新发性传染疾病,与流感均含有发热、咳嗽等临床特征,快速准确地将新冠肺炎与流感进行鉴别,有助于对患者进行救治。采用独立样本t检验的方法对患者检验数据中多个指标进行差异性分析,选择差异性较大的指标,评估机器学习中线性与非线性算法、集成算法等多种算法在流感与新冠肺炎快速鉴别中的应用效果。结果显示,SVM算法在新冠肺炎与流感的鉴别问题上效果更好。
