【摘 要】
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目的应用不同机器学习算法预测男男性行为(MSM)人群HIV感染状况的比较。方法将四种机器学习算法(logistic回归、神经网络、随机森林和支持向量机)的预测结果和实验室的检测结
【机 构】
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天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(11YJCZH022);中国性病艾滋病防治协会高校防艾基金(2017120101B000359)
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目的应用不同机器学习算法预测男男性行为(MSM)人群HIV感染状况的比较。方法将四种机器学习算法(logistic回归、神经网络、随机森林和支持向量机)的预测结果和实验室的检测结果相比较,分类性能的评价指标采用ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度和准确度(PRE)。结果四种算法在训练集和测试集上均具有较理想的分类效能,训练集的结果略好于测试集。和logistic回归分析相比较,其他几种算法均提高了分类预测效能:神经网络提高18.4%(AUC:0.909,95%CI:0.903~0.915),随机森林
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