Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用

• 作者: 何丽云 刘超 李霞
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 医学
• 关键词: logistic回归 boosting 损失函数 重要性度量
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: R1
• 字数: 4035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2008.02.013

摘要

目的 应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究.方法 使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要性度量分析得到亚健康状态的重要临床特征.结果 采用boosting算法对亚健康人群进行的分类得到了分类准确性及重要影响变量.结论 使用boosting算法对亚健康人群进行分类的方法比传统的两种logistic回归模型分类准确率要高,同时也可以得到影响亚健康状态的重要变量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何丽云	中国中医科学院中医临床基础医学研究所临床评价中心	122	1858	21.0	40.0
2	刘超	北京航空航天大学理学院数学系	138	2512	20.0	47.0
3	李霞	中国人民大学统计学院	100	442	13.0	17.0