《表4 各分类算法结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《LightGBM算法在阿尔茨海默症结构磁共振成像分类中的应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据分类算法的各参数，调节分类模型，并利用分类准确率ACC和Kappa系数来评价分类结果。ACC是最常用的分类评价指标；Kappa系数是一种衡量分类精度的指标，计算公式为为观测精确性，pe为偶然性一致。Kappa计算结果通常为0～1，并且可分为5个阶段来表示不同级别的一致性:极低的一致性为0.0～0.20，一般的一致性为0.21～0.40，中等的一致性为0.41～0.60，高度的一致性为0.61～0.80和几乎完全一致为0.81～1.00。各个分类算法获得的最佳分类结果如表4所示。