【摘 要】
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针对传统模型对心肺复苏结果预测准确率较低、模型可解释性较差，提出了一种基于多模型加权递归消除法（MW-REF）的心肺复苏结果预测模型，并在Shapley加法解释（Shapley additive explanation, SHAP）框架下分析影响心肺复苏结果的关键因素。采用了随机森林、GBDT、XGBOOST作为基模型，将其特征重要性得分加权后使用递归消除法过滤特征并对3种及模型采用Voting进
【基金项目】
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河北省省级科技计划（20477703D）； 河北省财政厅老年病防治项目（LNB202010）； 河北省财政厅2021年政府资助临床医学人才培养项目（LS202104）；
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针对传统模型对心肺复苏结果预测准确率较低、模型可解释性较差，提出了一种基于多模型加权递归消除法（MW-REF）的心肺复苏结果预测模型，并在Shapley加法解释（Shapley additive explanation, SHAP）框架下分析影响心肺复苏结果的关键因素。采用了随机森林、GBDT、XGBOOST作为基模型，将其特征重要性得分加权后使用递归消除法过滤特征并对3种及模型采用Voting进行模型融合，利用五折交叉验证下的准确率作为最终特征选择标准。最后对最终特征数据集下的融合模型进行可解释性分析。实验结果表明，与传统的递归特征消除算法对比，该模型提升了心肺复苏结果预测的准确率，模型预测结果具有可解释性，可为临床诊断提供辅助，提高诊断效率与心肺复苏成功率。
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