本文關(guān)鍵詞：三種分類預(yù)測模型在醫(yī)學中的應(yīng)用研究

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【摘要】：基于一個腎衰竭患者數(shù)據(jù),應(yīng)用兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))與常用的二分類Logistic回歸對腎衰竭患者是否死亡進行預(yù)測,并比較三種模型的預(yù)測效果.三個模型的判對率都達到89%以上.其中,以貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判對率和ROC曲線下面積(AUC)最大,即預(yù)測效果最好;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Logistic回歸預(yù)測效果差別不大.
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與熱帶醫(yī)學學院生物統(tǒng)計學系;
【關(guān)鍵詞】： Logistic回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ROC曲線 分類
【基金】：廣東省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬比較研究及其應(yīng)用”(1212113041) 國家自然科學基金面上項目“X伴性遺傳病印記效應(yīng)檢測及其關(guān)聯(lián)分析的統(tǒng)計方法研究”(81373098);國家自然科學基金面上項目“印記基因檢測及基于印記效應(yīng)的疾病易感基因定位的統(tǒng)計方法研究”(81072386)
【分類號】：R-33
【正文快照】： 在很多醫(yī)學診斷和預(yù)后研究中都會用到統(tǒng)計預(yù)測模型,其中Logistic回歸是一種常被用于預(yù)測結(jié)果為二分類變量的統(tǒng)計方法.而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的技術(shù),有學者(如曹志峰)認為它有可能代替Logistic回歸以及一些別的分類統(tǒng)計方法[1].BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前發(fā)展最成熟、

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【相似文獻】

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 曾U喺，

本文編號：1053250