【摘 要】
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目的探讨两种不同机器学习算法在海口市男男性行为(MSM)人群HIV患病情况风险预测中的应用。方法收集经过数据清洗和筛选后共计3184个样本数据作为抽样集,生成随机序列抽取编
【机 构】
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海南医学院公共卫生学院,海口市疾病预防控制中心
【基金项目】
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海南省自然科学基金(117148),海南省教育科学规划课题(QJY1251534),2015年海南医学院教育科研项目(HYZ201509)
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目的探讨两种不同机器学习算法在海口市男男性行为(MSM)人群HIV患病情况风险预测中的应用。方法收集经过数据清洗和筛选后共计3184个样本数据作为抽样集,生成随机序列抽取编号,保证数据均衡的情况下,随机抽样200个,分别运用支持向量机和Logistic回归两种机器算法进行预测分类,依据4个评价指标,比较两种算法预测结果的准确度。并在抽样集上,采用Logistic回归模型对HIV患病情况进行影响因素分析。结果支持向量机灵敏度为0.955,特异度为0.938,准确度为0.950,相对提升度为158.333%;
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