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肖辉 (肖辉.) | 郝元涛 (郝元涛.) | 徐晓 (徐晓.) | 朱晓宇 (朱晓宇.)

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摘要:

目的:应用随机森林模型和Logistic回归模型,研究糖尿病的风险因素并构建风险预测模型。数据来源于全国13家三甲医院的调查数据和体检数据,选取包括年龄、体重指数、糖尿病病史、腰围、舒张压、收缩压等因素在内的初始备选指标共17个,响应变量为餐后两小时血糖。方法:应用随机森林算法和Logistic回归,比较两种模型的预测效果。结果:在随机森林模型的变量重要性评分中,糖尿病病史、体重指数、年龄、收缩压以及腰围这几个特征变量得分较高;Logistic回归模型中糖尿病病史情况以及体重指数对模型影响较大,结果显示随机森林模型的预测效果略优于Logistic回归模型。结论:研究随机森林算法分析结果给出了各...

关键词:

Logistic回归 糖尿病 随机森林算法 风险预测

作者机构:

  • [ 1 ] 中山大学公共卫生学院
  • [ 2 ] 北京工业大学

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来源 :

中国数字医学

年份: 2018

期: 01

卷: 13

页码: 33-35,40

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