二型糖尿病肾病风险预测模型的比较

• 作者: 任慧玲 刘蕾 李晋 林鑫 梁晨
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 二型糖尿病肾病 风险预测模型 随机森林 BP神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 情报研究与方法
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: R587.2
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2019.04.007

摘要

目的:选择相应的机器学习算法构建二型糖尿病肾病风险预测模型,为疾病的早期预防提供科学依据.方法:基于解放军总医院提供的糖尿病数据集,通过对缺失值、异常值等进行一系列预处理,得到894条二型糖尿病患者数据.利用单因素逻辑回归筛选出24个有效检查指标作为特征,并基于随机森林、BP神经网络、支持向量机分别构建二型糖尿病肾病风险预测模型,同时对其查准率、召回率进行对比,以验证其应用性能.结果:随机森林预测模型的总体性能最优,3种算法的训练效果均较好.结论:二型糖尿病肾病风险预测模型能为疾病早期预防控制提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蕾		23	209	7.0	14.0
2	李晋		3	2	1.0	1.0