本文選題：Bagging + LASSO�。� 參考：《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2017年02期

【摘要】：目的探討基于LASSO回歸模型與百度搜索數(shù)據(jù)構(gòu)建流感疫情預(yù)測系統(tǒng)的可行性。方法采用Bagging方法和模型性能的多指標(biāo)優(yōu)化評估策略,對傳統(tǒng)LASSO回歸模型進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建性能提升的集成LASSO回歸模型,將其應(yīng)用于中國大陸地區(qū)季節(jié)性流感流行趨勢的預(yù)測研究。結(jié)果與傳統(tǒng)LASSO回歸模型相比,本研究所構(gòu)建的集成LASSO回歸模型對2011年至2015年中國大陸地區(qū)流感流行趨勢的預(yù)測偏差更小,說明集成LASSO回歸模型的外部推斷能力更強(qiáng),適合于流感疫情的預(yù)測分析;本研究開發(fā)了開源的R軟件程序包Sparse Learner,方便用戶進(jìn)行調(diào)用和進(jìn)一步開發(fā)研究。結(jié)論 Bagging方法和多指標(biāo)優(yōu)化評估策略相結(jié)合所構(gòu)建的集成LASSO回歸模型,有效地增強(qiáng)了傳統(tǒng)LASSO回歸模型的性能。本研究所構(gòu)建的預(yù)測模型可以應(yīng)用于流感等傳染病疫情的預(yù)測研究。
[Abstract]:Objective to explore the feasibility of constructing influenza epidemic forecasting system based on LASSO regression model and Baidu search data. Methods by using bagging method and multi-index optimization evaluation strategy of model performance, the traditional LASSO regression model was improved, and an integrated LASSO regression model with improved performance was constructed, which was applied to predict seasonal influenza epidemic trend in mainland China. Results compared with the traditional LASSO regression model, the integrated LASSO regression model constructed in this study has a lower prediction deviation to the influenza epidemic trend in mainland China from 2011 to 2015, which indicates that the integrated LASSO regression model has stronger external inference ability than the traditional LASSO regression model. It is suitable for the prediction and analysis of influenza epidemic. In this study, open source R software package Sparse Learneris developed, which is convenient for users to call and further research. Conclusion the integrated LASSO regression model based on bagging method and multi-index optimization evaluation strategy can effectively enhance the performance of the traditional LASSO regression model. The prediction model can be used to predict the epidemic situation of infectious diseases such as influenza.
【作者單位】： 汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)教研室;中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系;中山大學(xué)衛(wèi)生信息中心、廣東省衛(wèi)生信息學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：R511.7

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本文編號(hào)：1993555