【摘 要】
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基于采集的32名健康志愿者饮酒后血液中乙醇含量(BAC)随时间变化的数据,共128个数据.首先运用纵向数据分析方法中的随机效应混合模型进行分析,结果显示可以比较精确的预测BAC,模型的绝对平均误差(MAE)为1.18mg/100ml、绝对误差的中位数为0.89mg/100ml.其次对数据不作任何分布假设,运用机器学习回归方法分析数据,最后利用10折交叉验证方法来判断结果的可靠性,并得到各模型测试集
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基于采集的32名健康志愿者饮酒后血液中乙醇含量(BAC)随时间变化的数据,共128个数据.首先运用纵向数据分析方法中的随机效应混合模型进行分析,结果显示可以比较精确的预测BAC,模型的绝对平均误差(MAE)为1.18mg/100ml、绝对误差的中位数为0.89mg/100ml.其次对数据不作任何分布假设,运用机器学习回归方法分析数据,最后利用10折交叉验证方法来判断结果的可靠性,并得到各模型测试集的标准化均方误差(NMSE)分别为0.012,0.003,0.803,0.761,0.853.
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