三种统计学模型在糖尿病个体患病风险预测中的应用

发布时间：2018-05-19 12:41

  本文选题：型糖尿病 + logistic回归　； 参考：《中国卫生统计》2017年02期

【摘要】：目的探讨logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型在预测个体2型糖尿病患病风险中的应用。方法分别应用logistic回归、BP神经网络与决策树建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线评价模型的预测效能。结果共550名糖尿病患者和1100名非糖尿病患者纳入本次研究。logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型的预测一致率分别为80.8%、84.1%和81.1%。3种模型ROC曲线下面积(AUC)分别为0.739、0.777和0.737。BP神经网络的AUC与logistic模型和决策树分析模型的均有统计学差异(P0.05)。结论 BP神经网络在预测个体患2型糖尿病方面具有更好的预测效能。
[Abstract]:Objective to explore the application of logistic regression BP neural network and decision tree analysis model in predicting the risk of type 2 diabetes mellitus. Methods logistic regression BP neural network and decision tree were used to establish the prediction model of type 2 diabetes mellitus. The predictive effectiveness of the model was evaluated by the operating characteristic curve of the subjects. Results in this study, 550diabetic patients and 1100 non-diabetic patients were included in this study. Logistic regression BP neural network and decision tree analysis models had predicted consistent rates of 80.8% and 81.1%, respectively. The area under the ROC curve was 0.739 and 0.777, respectively, and that of 0.737.BP God was 0.777, respectively. There is a statistical difference between the AUC model and the logistic model and the decision tree analysis model of the network (P 0.05). Conclusion BP neural network is more effective in predicting type 2 diabetes mellitus.
【作者单位】： 蚌埠医学院预防医学系;
【基金】：国家自然科学基金(81373100)
【分类号】：R587.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1910137