【摘 要】
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为解决心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）预测模型中性能无法满足临床应用要求，缺乏可解释性等问题，提出一种改进的堆叠融合CPR预测模型。首先采用人工少数类过采样算法（synthetic minority over-sampling technique, SMOTE）将数据均衡处理，嵌入法（Embed）进行特征筛选，其次使用4种树模型进行堆叠融合，五折交叉
【基金项目】
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2021年度河北省财政厅政府资助临床医学人才培养项目（LS202104）； 2020年河北省科技计划（20477703D）； 2020年度河北省财政厅老年病防治项目（LNB202010）资助；
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为解决心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）预测模型中性能无法满足临床应用要求，缺乏可解释性等问题，提出一种改进的堆叠融合CPR预测模型。首先采用人工少数类过采样算法（synthetic minority over-sampling technique, SMOTE）将数据均衡处理，嵌入法（Embed）进行特征筛选，其次使用4种树模型进行堆叠融合，五折交叉验证网格搜索算法进行参数优化，最后引入模型解释算法（shapley additive explanation, SHAP）量化特征重要性。结果表明，该模型具有良好的预测效果，准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了0.91、0.93、0.94和0.93,得到了CPR总时间、肾上腺素总剂量、年龄和既往疾病等重要影响因素。预测结果具有可解释性，可作为有效的辅助诊断模型。
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