基于BP神经网络和决策树的梅毒早期预警指标的模型构建

• 作者: 李娉 彭海珍 李宏 徐旻博 刘庭惠 卢振环
• 来源期刊: 广东医学
• 关键词: 梅毒预防 BP神经网络模型 决策树模型
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 459-462
• 页数: 4页
• 分类号: R184.6|R759.1+1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13820/j.cnki.gdyx.20203819

摘要

目的 探讨BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型和决策树(decision tree,DT)模型在梅毒早期预警指标上的研究,并进行了合理的验证分析.方法 首先收集348例梅毒病例资料,一期38例,二期43例,隐形梅毒267例,其中一期38例中:男24例,女14例;二期43例中:男23例,女20例;隐形病例中:男88例,女179例.然后利用SPSS软件进行logistic回归分析筛选出早期预警指标中具有重要意义的变量.最后通过建立BP神经网络和决策树模型,对梅毒早期预警指标进行分析研究.结果 在训练样本和测试样本中,BP神经网络模型预测正确率(96.27％,94.35％)、敏感度(0.986,0.912)、约登指数(0.857,0.843)与受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(0.994、0.967)均高于决策树模型.梅毒早期预警指标重要性依次为:男性:最近是否与暗娼发生性行为、最近是否与临时性伴侣发生性行为、与同性发生肛交行为.女性性工作者:场所档次偏低、文化程度偏低、艾滋病知识匮乏.结论 BP神经网络模型的预测能力优于决策树算法模型,可作为梅毒的公共预防的参考依据.