急性肝衰竭（ALF）無發(fā)病前兆且發(fā)展迅速,及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)診有助于預(yù)防措施的提前介入.對(duì)比分析了三種智能預(yù)診方法（XGBoost,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林）與因子分析的耦合模型,分別簡(jiǎn)稱為XGBoost耦合因子分析（XGBoost-FA）,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合因子分析（ANN-FA）和隨機(jī)森林耦合因子分析（RF-FA）.選取2018年Kaggle競(jìng)賽的Acute Liver Failure數(shù)據(jù)集作為算例,首先利用因子分析將特征變量從30個(gè)降到16個(gè)（貢獻(xiàn)率為80.6%）,然后將8785條數(shù)據(jù)按照7:3的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,學(xué)習(xí)出的XGBoost-FA、ANN-FA和RF-FA預(yù)診模型,在測(cè)試集上的（對(duì)數(shù)損失函數(shù),訓(xùn)練時(shí)間）分別為:（0.6646636,14.8s）,（0.733198,12.7s）,（0.6721212,23.1s）.對(duì)比預(yù)診的結(jié)果可知:XGBoost-FA的精確度最高,ANN-FA的速度最快. 

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
1 前言
2 因子分析(FA)、XGBoost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和隨機(jī)森林(RF)的原理簡(jiǎn)介
    2.1 因子分析(FA)的基本原理
    2.2 XGBoost的基本原理
    2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的基本原理
    2.4 隨機(jī)森林(RF)的基本原理
3 本文的分析思路與框架
4 基于因子分析的急性肝衰竭數(shù)據(jù)的降維
    4.1 數(shù)據(jù)概述及預(yù)處理
    4.2 因子分析結(jié)果
5 耦合因子分析的XGBoost(XGBoost-FA)的學(xué)習(xí)與預(yù)診
    5.1 XGBoost-FA預(yù)診模型的學(xué)習(xí)
    5.1 XGBoost-FA預(yù)診模型的效果檢驗(yàn)
6 耦合因子分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN-FA)的學(xué)習(xí)與預(yù)診
    6.1 ANN-FA預(yù)診模型的學(xué)習(xí)
    6.2 ANN-FA預(yù)診模型的效果檢驗(yàn)
7 耦合因子分析的隨機(jī)森林(RF-FA)的學(xué)習(xí)與預(yù)診
    7.1 RF-FA預(yù)診模型的學(xué)習(xí)
    7.2 RF-FA預(yù)診模型的效果檢驗(yàn)
8 XGBoost-FA、ANN-FA和RF-FA的預(yù)診結(jié)果對(duì)比分析
9 結(jié)論與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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