基于R語言算法及隨機(jī)搜索的預(yù)測模型研究

——以心力衰竭死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測為例

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摘  要：文章采用簡單隨機(jī)抽樣（旁置法）的方式，按7：3的比例劃分訓(xùn)練集與測試集。基于該訓(xùn)練集建立支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林、Adaboost算法、加權(quán)K-近鄰等分類模型，利用測試集對心力衰竭死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的效果進(jìn)行測試。使用精度、查全率、查準(zhǔn)率、卡帕系數(shù)（Kappa）、F1分?jǐn)?shù)等評價(jià)指標(biāo)評判各種模型調(diào)優(yōu)后的預(yù)測效果，最后選出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為最佳的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，為臨床醫(yī)學(xué)研究診斷心力衰竭提供一些參考性意見。（剩余5648字）