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摘要:
目的:构建足月胎儿体重预测模型.方法:长春市妇产医院信息中心收集2017至2018上半年共计26255条住院分娩病人的电子病历,提取特征值共计16列,通过数据清洗,得到10675个样本.随机划分为训练集(80%)和测试集(20%),使用GBRT算法进行建模并验证模型准确性.结果:最终模型预测的平均绝对误差为205.34克.结论:GBRT足月胎儿体重预测模型具有理想的预测能力.
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预测方法
胎儿体重
超声
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于GBRT算法的足月胎儿体重预测研究
来源期刊 医学食疗与健康 学科 医学
关键词 胎儿体重 GBRT算法 机器学习 精准预测模型
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 临床研究
研究方向 页码范围 74
页数 1页 分类号 R319
字数 952字 语种 中文
DOI
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 蒋赫 3 3 1.0 1.0
2 张晓杰 5 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
胎儿体重
GBRT算法
机器学习
精准预测模型
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
医学食疗与健康
半月刊
2096-5249
43-1545/R
大32开
湖南省长沙市雨花区韶山中路488号融科三万英尺8栋2214室
42-206
2003
chi
出版文献量(篇)
10803
总下载数(次)
5
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