期刊简介
本刊以发表各类传染病和非传染性慢性病防治研究成果为主要内容，是中国科技论文统计源期刊和中华预防医学会系列杂志优秀期刊。
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首页>中华疾病控制杂志
- 杂志名称：中华疾病控制杂志
- 主管单位：国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中华预防医学会 安徽医科大学
- 国际刊号：1674-3679
- 国内刊号：34-1304/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中国科技论文统计源期刊期刊收录：上海图书馆馆藏, 万方收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 知网收录(中), CA 化学文摘(美), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
C5.0决策树与RBF神经网络模型用于急性缺血性脑卒中出血性转化的风险预测性能比较
王海东；张璐；王洁；李晶；周莹；王国立；汪可可；彭延波；武建辉
关键词：C5.0决策树, RBF神经网络, 急性缺血性脑卒中, 出血性转化, 预测性能
摘要：目的 比较C5.0决策树与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络用于急性缺血性脑卒中(acute jschemic stroke,AIS)出血性转化(hemorrhagic transformation,HT)风险预测性能.方法 将AIS住院患者作为研究对象,收集相关资料.根据入院2周内是否发生HT分为HT组与非HT组,建立C5.0决策树与RBF神经网络模型,比较两者的预测性能.结果 共收集460份病历资料,按照训练集与测试集7:3的比例分为训练集样本和测试集样本.C5.0决策树模型的训练集与测试集准确率分别为96.5％和80.1％,灵敏度为98.1％和82.6％,特异度为94.8％和77.9％,Kappa指数是0.93和0.60,AUC是0.97和0.80.RBF神经网络模型的训练集与测试集准确率分别为72.6％和74.7％,灵敏度为87.6％和88.4％,特异度为56.9％和62.3％,Kappa指数为0.45和0.50,AUC为0.72和0.75;在训练集中,C5.0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能.在测试集中,两者预测性能的差异无统计学意义.结论 C5.0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能.
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