【摘 要】
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目的探索利用机器学习基于不平衡数据预测急性新发缺血性卒中患者的院内死亡风险,并比较机器学习模型和传统logistic模型的预测性能。方法以中国卒中联盟多中心登记数据库中急性新发缺血性卒中患者为研究对象,分别基于机器学习[XGBoost模型、CatBoost模型、随机森林模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型]和传统logistic方法构建患者院内死亡预测模型。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。采用欠采样技术和平衡权重
【机 构】
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国家神经系统疾病临床医学研究中心,北京大数据精准医疗高精尖创新中心（北京航空航天大学&首都医科大学,北京首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心,北京脑重大疾病研究院脑卒中研究所
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划(2016YFC0901001)。
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目的探索利用机器学习基于不平衡数据预测急性新发缺血性卒中患者的院内死亡风险,并比较机器学习模型和传统logistic模型的预测性能。方法以中国卒中联盟多中心登记数据库中急性新发缺血性卒中患者为研究对象,分别基于机器学习[XGBoost模型、CatBoost模型、随机森林模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型]和传统logistic方法构建患者院内死亡预测模型。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。采用欠采样技术和平衡权重
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