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摘要:
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.
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文献信息
篇名 机器学习方法在早产和低出生体重儿预测中的应用
来源期刊 医学信息学杂志 学科 医学
关键词 机器学习 早产儿 低出生体重儿 逻辑回归 支持向量机 随机森林
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 医学信息研究
研究方向 页码范围 59-63
页数 5页 分类号 R-056
字数 4213字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6036.2019.04.014
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋雯音 28 150 5.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
早产儿
低出生体重儿
逻辑回归
支持向量机
随机森林
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
总下载数(次)
19
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