C5.0决策树法在出生缺陷预测中的应用

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目的介绍决策树法的原理及其在出生缺陷预测中的应用,为出生缺陷研究提供一种新的思路。方法通过1:2匹配的病例对照研究探讨湖南省前10位出生缺陷发生的影响因素;对单因素logistic回归分析中有统计学意义的变量采用C5.0决策树算法和判别分析构建预测模型。统计分析软件采用Clementine 11.0和SPSS 15.0。结果决策树分类结果与实际类别的符合率为83.7%,灵敏度为74.1%,特异度为88.6%;判别分类与实际类别的符合率为64.7%,灵敏度为54.0%;特异度为70.3%。C5.0决策树法比
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