【摘 要】
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目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记(China National Stoke Registry,CNSR)数据库中缺血性卒中患者
【机 构】
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首都医科大学附属北京天坛医院,北京大数据精准医疗高精尖创新中心（北京航空航天大学&,首都医科大学）
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划(2016YFC0901001)
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目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记(China National Stoke Registry,CNSR)数据库中缺血性卒中患者为研究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型,通过ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价两种模型的预测价值。结果共纳入10645例缺血
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