【摘 要】
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降低新生儿死亡率是降低整体死亡率的重要任务之一。新生儿死亡率是生命开始28天时的死亡。缺乏使用机器学习模型来预测埃塞俄比亚新生儿死亡率的影响因素。在这项研究中,我们使用了来自四个埃塞俄比亚人口与健康调查的出生数据集。我们使用传统的回归模型(例如二进制逻辑回归模型和弹性网逻辑回归模型)以及机器学习模型(例如支持向量机,随机森林和人工神经网络)来预测新生儿死亡率的影响因素。描述性结果表明,在所有四项调
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降低新生儿死亡率是降低整体死亡率的重要任务之一。新生儿死亡率是生命开始28天时的死亡。缺乏使用机器学习模型来预测埃塞俄比亚新生儿死亡率的影响因素。在这项研究中,我们使用了来自四个埃塞俄比亚人口与健康调查的出生数据集。我们使用传统的回归模型(例如二进制逻辑回归模型和弹性网逻辑回归模型)以及机器学习模型(例如支持向量机,随机森林和人工神经网络)来预测新生儿死亡率的影响因素。描述性结果表明,在所有四项调查中,具有新生儿死亡率的儿童占参与者的12%至12.5%。最好的预测模型表明,在埃塞俄比亚,母乳喂养,当前年龄,分娩,子女数量,产前保健,初婚年龄和出生人数在新生儿死亡率中起着重要作用。人工神经网络模型可产生卓越的性能来识别影响因素,并可以帮助卫生保健官员注意已识别的因素。如果将这些影响因素用于制定政策和策略,则埃塞俄比亚可以大幅降低新生儿死亡率。
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