【摘 要】
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目的采用logistic、随机森林和CatBoost结合过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)技术对天津市某浴池MSM人群数据构建模型以预测HIV的感染风险,并评价三个模型的分类效果。方法利用10×10折交叉验证对模型进行训练和预测,使用网格搜索确定各模型的超参数。然后使用AUC、accuracy、brier score和F1值对上述三种模型进行评价。结果在原始数据上,三种模型的表现基本一致,但在对类别比例不敏感
【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一般项目(20YJAZH021)。
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目的采用logistic、随机森林和CatBoost结合过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)技术对天津市某浴池MSM人群数据构建模型以预测HIV的感染风险,并评价三个模型的分类效果。方法利用10×10折交叉验证对模型进行训练和预测,使用网格搜索确定各模型的超参数。然后使用AUC、accuracy、brier score和F1值对上述三种模型进行评价。结果在原始数据上,三种模型的表现基本一致,但在对类别比例不敏感
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