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为了更好地预测后天性脑损伤（ ABI）患者认知功能康复的影响因素，借助于10折交叉验证测试算法，通过专一性、灵敏度和精度分析以及混淆矩阵分析对模型的性能进行测试，从而获得新的知识以评估和改善认知功能康复过程中的有效性。实验利用决策树（ DT）、多层感知器（ MLP）和广义回归神经网络（ GRNN）三种预测模型对250例ABI案例进行了测试，结果表明，基于DT的模型的模拟结果明显比其他模型更为优越，预测平均精度可高达90．38％。