典型文献
基于随机森林算法预测肾病综合征患者的心血管风险
文献摘要：
目的 评估随机森林模型对肾病综合征(NS)患者5年心血管疾病风险的预测价值.方法 选取陆军军医大学第一附属医院就诊的350例NS患者随访5年的诊疗资料,按照约7:3的比例划分为训练集和测试集.模型纳入28个预测变量,通过训练集进行随机森林模型构建,测试集数据进行模型验证,选取最优节点值和决策树数目,观察变量的预测重要性并评价模型预测性能.结果 随机森林模型最佳节点值为6、最佳决策树数目为446.模型中预测因子重要性排序依次为:肾小球滤过率(eGFR)、年龄、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、载脂蛋白B(apoB)、清蛋白(ALB)、载脂蛋白A1(apoA1)、纤维蛋白原(Fib)、血尿酸(UA)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C).模型预测的准确率为0.919、精确率为0.935、召回率为0.829,AUC及95％CI为0.899(0.832～0.966).结论 随机森林分类算法确定的重要预测因子可为预测NS患者5年心血管风险提供有用的信息,模型预测性能良好.
文献关键词：
心血管风险;肾病综合征;随机森林;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
邹新亮;郑万香;何国祥;景涛
作者机构：
陆军军医大学第一附属医院心血管内科,重庆 400038;贵黔国际总医院心血管内科,贵阳 550000
文献出处：
引用格式：
[1]邹新亮;郑万香;何国祥;景涛-.基于随机森林算法预测肾病综合征患者的心血管风险)[J].重庆医学,2022(03):393-397
A类：
B类：
随机森林算法,算法预测,肾病综合征,心血管风险,随机森林模型,NS,心血管疾病风险,预测价值,陆军,军军,军医大学,患者随访,训练集,测试集,预测变量,模型验证,决策树,预测性能,佳节,预测因子,因子重要性,重要性排序,肾小球滤过率,eGFR,高密度脂蛋白胆固醇,HDL,载脂蛋白,apoB,清蛋白,ALB,apoA1,纤维蛋白原,Fib,血尿酸,UA,低密度脂蛋白胆固醇,LDL,精确率,召回率,随机森林分类,分类算法
AB值：
0.342861
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
