【摘 要】
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目的通过构建决策树模型探索各种危险因素对脑卒中危险分级的影响,提高脑卒中数据统计分析与脑卒中防治的效率。方法采用C4.5决策树算法构建模型,以全国脑卒中筛查历史数据作
【机 构】
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西安科技大学通信与信息工程学院,军事科学院军事医学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(项目编号:71532014)
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目的通过构建决策树模型探索各种危险因素对脑卒中危险分级的影响,提高脑卒中数据统计分析与脑卒中防治的效率。方法采用C4.5决策树算法构建模型,以全国脑卒中筛查历史数据作为数据集,选取部分档案个人信息、常见病信息与医学检查信息等作为影响变量。结果构建出包含37个节点的决策树模型,其对危险分级数据总体预测准确率为85.03%,其中低、中、高危级别查准率与F1度量值分别为87.19%、75.65%、77.07%、0.93、0.64、0.57。结论模型可以较为准确的预测低、中、高危级别的档案,实现对全国脑卒中筛查数据中危险分级缺失字段进行插补,为脑卒中数据分析、疾病预防提供帮助。
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