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摘要:
采用随机森林算法建立糖尿病预测模型,介绍数据建模与评估步骤和方法、 选择标准.以受试者工作特征曲线的曲线下面积、 灵敏度、 特异性、 正确率等指标评价模型的预测效果,结果表明随机森林预测模型对糖尿病具有较强的预测能力.
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文献信息
篇名 基于随机森林算法的糖尿病预测研究
来源期刊 医学信息学杂志 学科 医学
关键词 随机森林 糖尿病 灵敏度 特异性 AUC
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 医学信息研究
研究方向 页码范围 47-49
页数 3页 分类号 R-056
字数 2023字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6036.2019.09.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨美洁 重庆医科大学医学信息学院 9 14 3.0 3.0
2 唐建军 重庆医科大学医学信息学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
随机森林
糖尿病
灵敏度
特异性
AUC
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
医学信息学杂志
月刊
1673-6036
11-5447/R
大16开
北京市朝阳区雅宝路3号
2-664
1979
chi
出版文献量(篇)
5799
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