《预测丙型肝炎肝纤维化的机器学习方法的比较》为作者：刘怀进最新的研究成果，本论文的主要观点为随着人类社会的发展，感染丙型肝炎病毒的患者越来越多。为了更好的预防和控制丙型肝炎，本文采用集成和非集成分类算法对患者数据进行建模预测。通过正态化数据处理和10折交叉验证分离评估之后，确定了支持向量机SVM和梯度提升机GBM对丙型肝炎预测具有较高的平均准确率。为了提高分类准确度，在优化模型过程中对SVM和GBM算法进行网格遍历调参，实验结果显示优化后的SVM算法为最优算法。通过调参后的SVM算法对患者数据进行训练，预测结果显示优化SVM模型准确率达到了87%。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。