目的探討兩種不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法在�？谑心心行孕袨椋∕SM）人群HIV患病情況風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。方法收集經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和篩選后共計(jì)3184個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為抽樣集,生成隨機(jī)序列抽取編號(hào),保證數(shù)據(jù)均衡的情況下,隨機(jī)抽樣200個(gè),分別運(yùn)用支持向量機(jī)和Logistic回歸兩種機(jī)器算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分類,依據(jù)4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),比較兩種算法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。并在抽樣集上,采用Logistic回歸模型對(duì)HIV患病情況進(jìn)行影響因素分析。結(jié)果支持向量機(jī)靈敏度為0.955,特異度為0.938,準(zhǔn)確度為0.950,相對(duì)提升度為158.333%;Logistic回歸的靈敏度為0.545,特異度為0.750,準(zhǔn)確度為0.600,相對(duì)提升度為63.158%;哨點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中,Logistic回歸模型采用逐步回歸法,篩選出3個(gè)HIV患病影響因素,采取安全措施和接受預(yù)防服務(wù)為保護(hù)因素,OR值為0.410和0.820;患有伴隨性病為危險(xiǎn)因素,OR值為3.626。結(jié)論在分類與預(yù)測(cè)方面,支持向量機(jī)的結(jié)果比Logistic回歸模型更加精確。MSM人群應(yīng)當(dāng)注意采用安全措施、接受干預(yù)服務(wù),提高預(yù)防性病的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),減少患HIV的可能性。 

【文章來源】：中國(guó)健康教育. 2020,36(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3256657