【摘 要】
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目的 通过人工神经网络建立食管癌预测模型,为大规模筛检食管癌奠定基础.方法 对2007-2008年徐州地区食管癌患者进行病例对照研究,应用修剪算法BP神经网络、C5.0决策树、传统Logistic回归三种办法建立预测模型,并比较三种模型的预测精度.结果 分别选择单隐层的修剪算法BP神经网络模型、修剪纯度为75％的C5.0决策树模型和Logistic回归模型建立预测模型,预测精度分别为97.82％、
【机 构】
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徐州医学院公共卫生学院 徐州医学院第二附属医院
【出 处】
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中华医学会公共卫生分会第二次学术会议暨中国现场流行病学培训项目第六届年会
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目的 通过人工神经网络建立食管癌预测模型,为大规模筛检食管癌奠定基础.方法 对2007-2008年徐州地区食管癌患者进行病例对照研究,应用修剪算法BP神经网络、C5.0决策树、传统Logistic回归三种办法建立预测模型,并比较三种模型的预测精度.结果 分别选择单隐层的修剪算法BP神经网络模型、修剪纯度为75％的C5.0决策树模型和Logistic回归模型建立预测模型,预测精度分别为97.82％、96.73％、94.82％,与金标准预测结果比较差异无统计学意义.ROC曲线下面积比较修剪算法BP神经网络模型优于C5.0决策树和Logistic回归,各曲线下面积比较差异有统计学意义(=7.4405,P=0.0242).结论 应用修剪算法BP神经网络建立好的预测模型相比用C5.0决策树和Logistic回归建立的模型用于食管癌的初筛效果较好.
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