本文選題：死亡預(yù)測(cè)　切入點(diǎn)：邏輯回歸　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期

【摘要】：通過(guò)文獻(xiàn)綜述,總結(jié)了在構(gòu)建ICU患者住院死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型時(shí)所涉及的基本概念、步驟和常用方法。討論了預(yù)測(cè)變量的來(lái)源及其篩選辦法。在臨床醫(yī)生最為熟知的邏輯回歸模型的基礎(chǔ)上,闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)和支持向量機(jī)三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基本框架以及優(yōu)劣勢(shì)。描述了用于評(píng)價(jià)模型性能好壞的各種指標(biāo)以及驗(yàn)證模型性能的方式。
[Abstract]:Based on the literature review, this paper summarizes the basic concepts involved in the establishment of a model for predicting the risk of hospital death in ICU patients. The source of predictive variables and their screening methods are discussed. Based on the logical regression model most familiar to clinicians, the artificial neural network (Ann) is described. The basic framework and advantages and disadvantages of three machine learning models, decision tree and support vector machine, are described in this paper, which are used to evaluate the performance of the model and how to verify the performance of the model.
【作者單位】： 北京大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)中心;北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院;
【基金】：北京大學(xué)醫(yī)信種子基金(No.BMU20160592)
【分類(lèi)號(hào)】：R459.7;TP18

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