三种分类预测模型在医学中的应用研究

发布时间：2017-10-18 05:39

  本文关键词：三种分类预测模型在医学中的应用研究

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【摘要】：基于一个肾衰竭患者数据,应用两种神经网络(BP神经网络和贝叶斯正则化BP神经网络)与常用的二分类Logistic回归对肾衰竭患者是否死亡进行预测,并比较三种模型的预测效果.三个模型的判对率都达到89%以上.其中,以贝叶斯正则化BP神经网络的判对率和ROC曲线下面积(AUC)最大,即预测效果最好;BP神经网络和Logistic回归预测效果差别不大.
【作者单位】： 南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系;
【关键词】： Logistic回归 神经网络 ROC曲线 分类
【基金】：广东省大学生创新创业训练计划项目“BP神经网络和贝叶斯神经网络的模拟比较研究及其应用”(1212113041) 国家自然科学基金面上项目“X伴性遗传病印记效应检测及其关联分析的统计方法研究”(81373098);国家自然科学基金面上项目“印记基因检测及基于印记效应的疾病易感基因定位的统计方法研究”(81072386)
【分类号】：R-33
【正文快照】： 在很多医学诊断和预后研究中都会用到统计预测模型,其中Logistic回归是一种常被用于预测结果为二分类变量的统计方法.而神经网络作为一种新的技术,有学者(如曹志峰)认为它有可能代替Logistic回归以及一些别的分类统计方法[1].BP(Back Propagation)神经网络是目前发展最成熟、

【参考文献】

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1 曾U喺，

本文编号：1053250