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应用机器学习方法构建早产儿和低出生体重儿的预测模型,包括逻辑回归、支持向量机和随机森林算法,运用交叉验证法得到不同算法的最优模型,综合准确率、F1值和AUC值评估3种模型的预测性能,结果表明基于随机森林算法的模型预测效果最好。
机器学习方法在早产和低出生体重儿预测中的应用
【摘 要】
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应用机器学习方法构建早产儿和低出生体重儿的预测模型,包括逻辑回归、支持向量机和随机森林算法,运用交叉验证法得到不同算法的最优模型,综合准确率、F1值和AUC值评估3种模
【机 构】
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宁波卫生职业技术学院
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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浙江省教育厅一般科研项目"基于机器学习的高危妊娠中早产儿和低体重儿预测研究"(项目编号:Y201738666)
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