【摘 要】
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数据缺失是临床试验中常见但又不可避免的问题之一。由于医疗设备欠缺或者病患忽略检测白蛋白,可能造成白蛋白指标缺失。随着机器学习的广泛应用,很多研究者将机器学习应用在
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川大学华西第二医院
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数据缺失是临床试验中常见但又不可避免的问题之一。由于医疗设备欠缺或者病患忽略检测白蛋白,可能造成白蛋白指标缺失。随着机器学习的广泛应用,很多研究者将机器学习应用在缺失数据估计上。提出一种基于随机森林与聚类方法结合的算法——双随机森林回归法,并将该算法应用于估计白蛋白缺失值。在准确率和鲁棒性方面,双随机森林回归法相比于最近邻法、决策树与随机森林方法,均有不同程度提高。该算法为缺失值的有效处理提供了一种新思路,可以为其它的缺失值估计研究提供参考。
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