基于迁移成分分析和支持向量机的肝移植并发症预测方法

作者：曹鸿亮; 张莹^*; 武斌; 李繁菀; 那绪博

来源：计算机应用, 2021, 41(12): 3608-3613.

• 迁移学习
• 迁移成分分析
• 支持向量机
• 肝移植
• 并发症预测

已有很多机器学习算法能够很好地应对预测分类问题,但这些方法在用于小样本、大特征空间的医疗数据集时存在着预测准确率和F1值不高的问题。为改善肝移植并发症预测的准确率和F1值,提出一种基于迁移成分分析(TCA)和支持向量机(SVM)的肝移植并发症预测分类方法。该方法采用TCA进行特征空间的映射和降维,将源领域和目标领域映射到同一再生核希尔伯特空间,从而实现边缘分布自适应;迁移完成之后在源领域上训练SVM,训练完成后在目标领域上实现并发症的预测分析。在肝移植并发症预测实验中,针对并发症Ⅰ、并发症Ⅱ、并发症Ⅲa、并发症Ⅲb、并发症Ⅳ进行预测,与传统机器学习和渐进式对齐异构域适应(HDA)相比,所提方法的准确率提升了7.8%～42.8%,F1值达到85.0%～99.0%,而传统机器学习和HDA由于正负样本不均衡出现了精确率很高而召回率很低的情况。实验结果表明TCA结合SVM能够有效提高肝移植并发症预测的准确率和F1值。

• 单位
  北京交通大学; 华北电力大学