【摘 要】
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目的 利用机器学习算法与生存模型建立脂肪肝Joint联合预测模型,为有关单位进行脂肪肝健康管理提供理论依据.方法 选取2006-2016年某人群体检数据为研究对象,据模拟实验结果选择机器学习方法建立纵向亚模型,利用时依Cox模型建立生存亚模型,再联合建模.结果 XGBoost算法F-measure值最大,均方误差最小,建立纵向亚模型.XGBoost-Joint联合模型稳定性和拟合效果优于其他组合的Joint模型.结论 Joint联合模型将纵向亚模型与生存亚模型相联系,关联变量在模型中对脂肪肝患病风险的影响
【机 构】
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西南交通大学数学学院,四川成都611756;西部战区总医院信息科;西部战区总医院信息科;西南交通大学数学学院,四川成都611756
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目的 利用机器学习算法与生存模型建立脂肪肝Joint联合预测模型,为有关单位进行脂肪肝健康管理提供理论依据.方法 选取2006-2016年某人群体检数据为研究对象,据模拟实验结果选择机器学习方法建立纵向亚模型,利用时依Cox模型建立生存亚模型,再联合建模.结果 XGBoost算法F-measure值最大,均方误差最小,建立纵向亚模型.XGBoost-Joint联合模型稳定性和拟合效果优于其他组合的Joint模型.结论 Joint联合模型将纵向亚模型与生存亚模型相联系,关联变量在模型中对脂肪肝患病风险的影响明显上升,说明纵向过程对生存结果的影响很大.
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