【摘 要】
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目的 基于随机森林回归模型构建小空间尺度的登革热风险评估工具,为登革热防控提供依据.方法 以2012年1月至2014年9月登革热病例及相关因素数据为训练集,分别构建登革热流行
【机 构】
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暨南大学基础医学院,广东广州,510632;广州大学地理科学学院;广东省疾病预防控制中心广东省公共卫生研究院;广东省疾病预防控制中心
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目的 基于随机森林回归模型构建小空间尺度的登革热风险评估工具,为登革热防控提供依据.方法 以2012年1月至2014年9月登革热病例及相关因素数据为训练集,分别构建登革热流行频率、持续时间及强度风险指标的随机森林回归模型,以2014年10月至2015年12月登革热病例及相关因素数据为验证集,并对构建的模型进行评估.结果 频率、持续时间、强度指标与发病数指标的相关系数均＞0.7.依据训练集构建的登革热流行频率、持续时间和强度风险指标的随机森林回归模型变量解释度分别为96.72％、91.98％和90.1％,提示模型拟合度较好;交叉验证法可见各模型均方误差分别0.001 9、1.424 6和1.881 1,均处于较低水平;比较随机森林回归、支持向量回归、广义线性模型和广义相加模型的准确性,随机森林回归和支持向量机等机器学习模型均方误差远低于广义线性模型和广义相加模型.结论 以登革热频率、持续时间及强度指标为结局变量,气象、环境及社会经济特征为预测变量构建的随机森林回归模型准确性较好,可作为登革热风险评估工具,为登革热防控工作服务.
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