贝叶斯相加回归树模型在猩红热发病率预测中的应用

来源 :2016年中国生物统计学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：skynet0079

【摘要】

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发病率的预测对于传染病的预防与控制起着重要的作用.随着机器学习理论的发展及其在医学领域的应用,更多非线性的机器学习回归方法被应用于传染病发病率的预测中,但目前尚未

【作者】

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段禹王静

【机构】

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安徽医科大学流行病与卫生统计学系

【出处】

：

2016年中国生物统计学术年会

【发表日期】

：

2016年7期

【关键词】

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猩红热发病率贝叶斯相加回归树模型预测精度

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发病率的预测对于传染病的预防与控制起着重要的作用.随着机器学习理论的发展及其在医学领域的应用,更多非线性的机器学习回归方法被应用于传染病发病率的预测中,但目前尚未有使用决策树模型对于发病率进行预测的研究.本文介绍一种新颖的贝叶斯相加回归树模型(Bayesian Additive Regression Tree,BART)应用于猩红热发病率的预测,并与多元线性回归模型及季节性自回归差分移动平均模型进行对比,探讨该模型在实际中应用的可行性.

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