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就最适合应用于疾病风险预测的4种机器学习经典算法,即支持向量机、BP(back propagation)神经网络、随机森林和朴素贝叶斯,对其在疾病风险预测中的前沿应用、方法学特征、优势、缺陷和适用条件进行综述,以期为更合理地应用机器学习方法预测疾病风险提供方法学支持.
机器学习算法在疾病风险预测中的应用与比较
【摘 要】
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就最适合应用于疾病风险预测的4种机器学习经典算法,即支持向量机、BP(back propagation)神经网络、随机森林和朴素贝叶斯,对其在疾病风险预测中的前沿应用、方法学特征、优
【机 构】
：
上海交通大学医学院,上海200025同济大学经济与管理学院,上海200092;同济大学医学院,上海200092;同济大学医学院,上海200092;同济大学附属东方医院心力衰竭专科,上海200120;上
【出 处】
：
中国卫生资源
【发表日期】
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2020年4期
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