【摘 要】
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糖尿病是一种常见的慢性病症,易导致多种并发症,使得出院后短时间内再次入院的情况频繁出现,因此建立是否再入院的预测模型有着很强的实际意义。当前国内外过往对糖尿病的出院后再入院研究中,多数学者使用历史数据建立静态预测模型,忽略了近期产生的数据,因此对糖尿病的动态预测十分重要。鉴于蓄水池抽样可以对历史数据与新数据等概率抽取,本文提出一种利用蓄水池抽样（RS）模拟动态数据的动态预测方法,并应用于糖尿病再入
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糖尿病是一种常见的慢性病症,易导致多种并发症,使得出院后短时间内再次入院的情况频繁出现,因此建立是否再入院的预测模型有着很强的实际意义。当前国内外过往对糖尿病的出院后再入院研究中,多数学者使用历史数据建立静态预测模型,忽略了近期产生的数据,因此对糖尿病的动态预测十分重要。鉴于蓄水池抽样可以对历史数据与新数据等概率抽取,本文提出一种利用蓄水池抽样（RS）模拟动态数据的动态预测方法,并应用于糖尿病再入院,其工作主要包含以下三个部分:第一,提出基于蓄水池抽样（RS）的动态预测方法。对于按时间顺序排列的数据,以6:2:2的比例划分历史数据集M1和较近未来数据集M2以及较远未来数据集M3。并设置一个容量与M1样本数量相同的蓄水池M4,对于M1和M2进行蓄水池抽样,模拟训练数据的更新。最后在M4上进行动态预测模型的训练,在M3上检验动态预测的效果。第二,对于糖尿病再入院进行实证分析。所使用的数据来源于UCI开源数据集,包含101766条数据和51个特征变量。数据预处理后得到89170份样本,其中M1（53502份）、M2（17834份）、M3（17834份）、蓄水池M4容量为53502。基于五种机器学习方法,在M1上训练出五个静态预测模型,在M4上训练五个动态预测模型;在M3上对比预测结果表明:耦合RS后的动态预测模型相较静态预测模型性能均得到一定提升,XGBOOST+RS模型F1分数0.944,AUC得分为0.946,综合表现最好,更适用于预测糖尿病患者是否再入院的问题。第三,利用Stacking集成进一步提高动态预测效果。选取网格调参后效果最好的三种单一动态预测模型作为基分类器进行Stacking集成,以逻辑回归作为第二层学习器。对比最终结果表明:Stacking集成模型的预测效果最好。
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