【摘 要】
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为减少因防控不及时导致心力衰竭患者死亡的风险,文中建立一种基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险评价模型,以预测心力衰竭患者未来一年的死亡风险.从患者基本信息和医学检验信息角度分析影响心力衰竭患者死亡风险的因素,应用XGBoost算法建立心力衰竭患者死亡风险预测模型,并使用加拿大多伦多克雷比勒研究所提供的心力衰竭患者临床数据集对模型进行训练和测试.实验结果表明,基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险预测模型在测试集上的MCC为80.78％,ACC为93.33％,AUC为88.20％,F1-score为
【机 构】
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上海应用技术大学 电气与电子工程学院,上海 201418;上海交通大学 电子信息与电气工程学院,上海 201418
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为减少因防控不及时导致心力衰竭患者死亡的风险,文中建立一种基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险评价模型,以预测心力衰竭患者未来一年的死亡风险.从患者基本信息和医学检验信息角度分析影响心力衰竭患者死亡风险的因素,应用XGBoost算法建立心力衰竭患者死亡风险预测模型,并使用加拿大多伦多克雷比勒研究所提供的心力衰竭患者临床数据集对模型进行训练和测试.实验结果表明,基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险预测模型在测试集上的MCC为80.78％,ACC为93.33％,AUC为88.20％,F1-score为84.62％.相较于随机森林、支持向量机、梯度提升法这三种算法,文中XGBoost算法在心力衰竭患者死亡风险预测问题上的各项评价指标数据都较为优异,说明所建立的模型有更好的预测能力,可用于实际临床预测.
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