随机森林模型和Logistic回归模型在高尿酸血症预测中的应用效果比较

• 作者: 梁冰倩 莫海娟 赖银娟 陆华媛 陈青云 黄志碧
• 来源期刊: 广西医学
• 学科: 医学
• 关键词: 高尿酸血症 随机森林模型 Logistic回归模型 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论著·调查与研究
• 页码范围: 729-733
• 页数: 5页
• 分类号: R589.7
• 字数: 3717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11675/j.issn.0253-4304.2020.06.17

摘要

目的 比较随机森林模型和Logistic回归模型在体检人群高尿酸血症预测中的应用效果.方法 选取2 754例体检个体作为研究对象,运用随机森林模型和Logistic回归模型建立高尿酸血症预测模型,采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能.结果 随机森林模型特征变量的重要性分析结果显示,排名前5位的变量依次是血肌酐、三酰甘油、腰围、体质指数、尿素氮;随机森林预测模型的曲线下面积为0.759(95％ CI:0.746～0.772),灵敏度为97.2％,特异度为54.5％.Logistic回归分析结果显示,性别、腰围、体质指数、三酰甘油、血肌酐是高尿酸血症发生的影响因素(均P ＜0.05);Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.658(95％ CI:0.647～0.669),灵敏度为87.7％,特异度为43.9％.随机森林预测模型曲线下面积优于Logistic回归模型(P＜0.05).结论 Logistic回归模型可直观解释变量对疾病发生的风险度;而随机森林模型对高尿酸血症预测效果较好,可获得各个因素的重要性评分,可以作为Logistic回归预测模型的补充.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈青云	广西医科大学第一附属医院体检中心	66	394	11.0	16.0
2	黄志碧	广西医科大学公共卫生学院	61	412	12.0	16.0
3	赖银娟	广西医科大学公共卫生学院	6	6	1.0	2.0
4	莫海娟	广西医科大学公共卫生学院	4	6	1.0	2.0
5	梁冰倩	广西医科大学公共卫生学院	3	6	1.0	2.0
6	陆华媛	广西医科大学公共卫生学院	3	6	1.0	2.0