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惩罚三项Logit模型区分丙型肝炎患者的临床分期
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作者 胡雪梅 杨俊文 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期154-173,共20页
丙型病毒性肝炎(简称丙型肝炎或丙肝)是一种由丙型肝炎病毒(HCV)感染引起的病毒性肝炎,可导致肝脏慢性炎症坏死和纤维化,部分患者可发展为肝硬化甚至肝细胞癌(HCC).本文利用丙型肝炎数据建立惩罚三项logit模型诊断患者的疾病分期:首先... 丙型病毒性肝炎(简称丙型肝炎或丙肝)是一种由丙型肝炎病毒(HCV)感染引起的病毒性肝炎,可导致肝脏慢性炎症坏死和纤维化,部分患者可发展为肝硬化甚至肝细胞癌(HCC).本文利用丙型肝炎数据建立惩罚三项logit模型诊断患者的疾病分期:首先选取患者的12项生理指标作为预测向量,丙型肝炎的三种疾病分期作为响应变量;接着利用70%的数据作为训练集学习LASSO/Ridge/ENet惩罚三项logit模型,得到模型的参数估计和概率估计;再利用30%的数据作为测试集,结合三类混淆矩阵,ROC(receiver operating characteristic)曲面,HUM(hypervolume under the ROC manifold),PDI(polytomous discrimination index)和Kappa(Cohen’s kappa coefficient)等评估疾病分期的预测精度;最后引入人工神经网络(ANN),支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等机器学习方法和惩罚三项logit模型进行比较,发现惩罚三项logit模型的三类分类预测表现最好,不仅能够进一步提高疾病分期的诊断精度,而且可以降低丙型肝炎的检测成本. 展开更多
关键词 丙型肝炎 疾病分期 惩罚三项logit模型 贝叶斯分类器 机器学习方法
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