【摘 要】
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目的先心病数据存在类别不平衡问题,使先心病预测存在偏差,本文针对以上问题建立基于代价敏感性和概率校准的先心病概率预测模型,以期提高模型概率预测能力,为筛选先心病高危
【机 构】
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山西医科大学卫生统计学教研室,中北大学体育学院,山西大学计算机与信息技术学院,山西省人口计生委科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81502897),山西医科大学博士启动基金资助项目(BS2017029).
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目的先心病数据存在类别不平衡问题,使先心病预测存在偏差,本文针对以上问题建立基于代价敏感性和概率校准的先心病概率预测模型,以期提高模型概率预测能力,为筛选先心病高危人群给予参考。方法构建调整惩罚权重的加权支持向量机(weighted support vector machine,WSVM)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的Platt和Isotonic regression(Iso)校准模型(WSVM-Platt,WRF-Platt,WSVM-Iso,WRF-Iso),
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