论文部分内容阅读
目的探讨logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型在预测个体2型糖尿病患病风险中的应用。方法分别应用logistic回归、BP神经网络与决策树建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线评价模型的预测效能。结果共550名糖尿病患者和1100名非糖尿病患者纳入本次研究。logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型的预测一致率分别为80.8%、84.1%和81.1%。3种模型ROC曲线下面积(AUC)分别为0.739、0.777和0.737。BP神经网络的AUC与logistic模型和决策树分析模型的均有统计学差异(P<0.05)。结论 BP神经网络在预测个体患2型糖尿病方面具有更好的预测效能。