《表3 数据挖掘效果对比图（%）》

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《基于机器学习的心音识别分类研究》

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在数据集划分比例相同、分类器均为LightGBM、调参参数设置相同的情况下，这8个特征构成一个特征子集，分别将145个特征组成的数据子集和从145个特征中随机抽取8个特征组成的特征子集进行比较评估各项指标。对比结果如表3所示，可以看出：数据挖掘特征子集与由145个特征组成的特征集分类效果差不多，而随机抽取的特征子集从准确率、灵敏度、精确率、F1值上看效果都跟前两者有很大差距。数据挖掘的特征子集比随机抽取特征子集分类准确率高0.225 1，提高了33.51%；灵敏度高0.114，提高了14.54%；精确率高0.155，提高了20.61%；F1值高0.173 9，提高了24.04%。以上足以证明数据挖掘的8个特征的重要性。