基于随机森林算法的糖尿病预测研究
  修订日期:2019-06-19  点此下载全文
引用本文:杨美洁,唐建军.基于随机森林算法的糖尿病预测研究[J].医学信息学杂志,2019,40(9):47-49
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作者单位
杨美洁 重庆医科大学医学信息学院 重庆 400016 
唐建军 重庆医科大学医学信息学院 重庆 400016 
基金项目:重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(项目编号:cstc2015shms-ztzx10003)。
中文摘要:采用随机森林算法建立糖尿病预测模型,介绍数据建模与评估步骤和方法、选择标准。以受试者工作特征曲线的曲线下面积、灵敏度、特异性、正确率等指标评价模型的预测效果,结果表明随机森林预测模型对糖尿病具有较强的预测能力。
中文关键词:随机森林  糖尿病  灵敏度  特异性  AUC
 
Study on Predictions of Diabetes Mellitus Based on Random Forest Algorithm
Abstract:The prediction models of diabetes mellitus has been built by taking random forest algorithm.The paper introduces data modeling, steps and methods of evaluation, selection criteria, and evaluates the predictive effect of the models using indicators of the area under curve of receiver operating characteristic curve, sensitivity, specificity, accuracy,etc. The result indicates that the random forest prediction model possesses a relative strong prediction ability as for diabetes mellitus.
keywords:random forest  diabetes mellitus  sensitivity  specificity  AUC
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