典型文献
基于女性体检数据的非酒精性脂肪肝风险因素筛选及预测模型
文献摘要：
目的 探讨非酒精(乙醇)性脂肪肝(NAFLD)的风险因素并构建预测模型.方法 采用多因素Logistic回归分析NAFLD风险因素,利用综合评分法对特征变量的重要性排序,并使用有监督的机器学习算法迭代增加入组因素,计算模型在不同特征子集下的性能.结果 在真实体检数据集上的验证显示,该法能在减少特征个数时保持较高的预测性能,并提高模型的可解释性.结论 筛选风险因素的最佳特征子集并构建预测模型,为脂肪肝等慢性疾病的早期预警和辅助诊断提供了一种通用技术框架.
文献关键词：
非酒精性脂肪性肝病;风险因素;机器学习;早期诊断
中图分类号：
作者姓名：
李绒;李敏;杨鹏程;徐海峰
作者机构：
解放军总医院第二医学中心健康医学科,北京 100853;新疆军区总医院健康管理科,乌鲁木齐 830000;新疆军区总医院信息科,乌鲁木齐 830000;军事科学院军事医学研究院科研保障中心,北京 100850
文献出处：
引用格式：
[1]李绒;李敏;杨鹏程;徐海峰-.基于女性体检数据的非酒精性脂肪肝风险因素筛选及预测模型)[J].军事医学,2022(02):140-144,149
A类：
B类：
体检数据,非酒精性脂肪肝,肝风,因素筛选,NAFLD,综合评分法,特征变量,重要性排序,有监督,机器学习算法,特征子集,预测性能,可解释性,选风,慢性疾病,早期预警,辅助诊断,通用技术,技术框架,非酒精性脂肪性肝病
AB值：
0.323858
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