【摘 要】
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目的 基于机器学习算法构建老年冠心病风险评估模型,并比较逻辑回归(logistic)和极限梯度上升(eX-treme Gradient Boosting,XGBoost)模型在社区老年人群中预测冠心病风险的效
【机 构】
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上海市浦东卫生发展研究院,上海201208;上海市静安区彭浦新村社区卫生服务中心,上海200025;上海交通大学医学院公共卫生学院,上海200025
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目的 基于机器学习算法构建老年冠心病风险评估模型,并比较逻辑回归(logistic)和极限梯度上升(eX-treme Gradient Boosting,XGBoost)模型在社区老年人群中预测冠心病风险的效能,以期为老年人冠心病防治提供更高效的健康管理方法.方法 抽取2019年浦东地区47家社区卫生服务中心的8万条老年体检数据构建本次模型,经特征工程筛选27个变量,采用logistic和XGBoost算法构建老年冠心病风险评估模型.结果 XGBoost模型最优参数为learning_rate =0.1,树深度=8,最小子节点权重=5,循环次数=50;logistic模型最优参数为:C = 1,class_weight = None,max_iter = 100,solver = newton-cg.XGBoost 和 logistic 准确度分别为0.82和0.71,受试者工作特征曲线下面积分别为0.85和0.80.两模型特征重要性分布区别较大,XGBoost模型重要性集中分布在少数特征中,前9项特征重要性之和为94.2％,logistic模型重要性分布相对均衡,前9项特征的重要性之和为59.5％.结论 基于社区老年人体检数据构建的冠心病风险评估模型稳定性较好,其中XGBoost算法模型的效能相对于logistic算法模型的结果更优,能够为社区老年人冠心病风险评估提供方法参考.
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