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《医学新知杂志》 2019年06期
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支持向量机模型在ICU患者住院死亡风险预测中的应用

李杰  白茜  
【摘要】:目的运用支持向量机算法建立ICU患者住院死亡风险预测模型,并与ICU患者常用的简化急性生理评分(SAPS-Ⅱ)的预测性能进行对比分析。方法采用支持向量机算法建立死亡风险预测模型,使用十折交叉验证法对模型性能进行验证,选取受试者工作特征(Receiver Operation Characteristic,ROC)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、灵敏度、特异度和精度(准确率)作为评价指标。结论理论和实验结果表明,针对变量间的交互作用、非线性关系等的复杂数据,支持向量机模型比SAPS-Ⅱ具有更好的适应性和分类精度(准确率)。因此,支持向量机模型,更适合对ICU患者住院死亡风险进行预测。

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