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利用患者相似性筛选不同规模的研究队列,分别建立基于Logistic回归、决策树和BP神经网络的糖尿病个性化及非个性化预测模型,探讨基于患者相似性的个性化与非个性化疾病预测模型性能差异,以及基于不同机器学习算法的个性化预测模型性能差异。
利用患者相似性建立个性化糖尿病预测模型
【摘 要】
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利用患者相似性筛选不同规模的研究队列,分别建立基于Logistic回归、决策树和BP神经网络的糖尿病个性化及非个性化预测模型,探讨基于患者相似性的个性化与非个性化疾病预测模
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院,首都医科大学临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室,首都医科大学宣武医院
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向跨领域异构数据的患者相似性学习方法及应用”(项目编号:81671786)
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