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特征选择与模型可解释性在代谢综合征风险预测中的应用研究
【摘 要】
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目的:数据挖掘技术在健康体检大数据研究中展现了出色的性能,但在实际应用中仍然面临数据冗余及模型可解释性两大难题。研究以代谢综合征为切入点,分析与评价特征选择和模型可解释性方法在处理健康体检大数据冗余及预测模型难以解释中的应用价值。方法:收集乌鲁木齐市某健康体检机构近三年体检数据,进行删除、填补等预处理后剩余39134份。采用特征选择方法(RFE、m RMR、Lasso)进行特征筛选,基于特征子集构
【出 处】
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新疆医科大学
【发表日期】
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2021年01期
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