《表2 RBF＿SVM与Poly＿SVM得到的测试精度》

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《基于SVM技术的肺炎单病种患者住院费用分析》

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采用多分类的支持向量机对肺炎单病种患者住院费用影响因素（住院天数、医疗付费方式、性别、年龄）的重要性进行分析，评价各种因素对住院费用的影响。实验将样本中的283名患者作为训练集，将其他300例患者作为测试集，取患者的各项住院费用作为输入样本特征，分别以四个影响因素（住院天数、医疗付费方式、性别、年龄）作为样本标签。其中对于性别为一个二分类问题，对于医疗付费方式为一个六分类问题，即医保、农合、商业医疗保险、全公费、全自费、其他，而对于住院天数和年龄，由于其取值情况较多，因此在模拟实验中将住院天数分别等分为长期、中期、短期，即转化为三分类的问题，将年龄方式划分为中年、老年，即转化为二分类问题。由于该问题是线性不可分的，因此实验中构造非线性SVM模型，即采用高斯核（RBF）及多项式核（Polynomial）实现非线性划分。其中高斯核（RBF）参数取1.0，多项式核参数取3，两种核函数分别对应RBF＿SVM和Poly＿SVM两种分类器，实验得到的结果如表2所示。