【摘 要】
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目的：利用血清指标建立数学模型实现肝纤维化的准确分级和变量筛选。方法：在Matlab平台上,采用支持向量机（SVM）构建数学模型预测肝纤维化分级,然后采用平均影响值（MIV）的方法对变量
【机 构】
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中国药科大学基础部数学教研室,中国药科大学分子设计与药物发现实验室,中国药科大学天然药物活性物质与功能国家重点实验室
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目的：利用血清指标建立数学模型实现肝纤维化的准确分级和变量筛选。方法：在Matlab平台上,采用支持向量机（SVM）构建数学模型预测肝纤维化分级,然后采用平均影响值（MIV）的方法对变量的相对重要性进行排序实现变量筛选。结果：实验利用分类模型预测训练集的准确率为92.3077%,预测测试集准确率为90.9091%。利用变量筛选模型得出对肝纤维化程度影响较大血清指标依次为Hyp、STB、LN、A/T、IV-C等。结论：支持向量机和平均影响值方法可以很好的分类肝纤维化程度和筛选变量,对实际应用具有一定的参考价
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