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目的:利用机器学习方法建立未来10年内是否会患冠心病的预测模型,并对相应的危险因素进行分析,可为高危人群提供预警,提供科学的生活习惯改善建议.方法:结合可靠的冠心病数据集,对冠心病及其危险因素进行分析建模,分别采用逻辑回归(Logistic Regression)算法、支持向量机算法(SVM)、极端梯度提升算法(XGBoost)进行冠心病的疾病预测模型训练,使用GridsearchCV(网格搜索)方法对模型进行参数调优,最终实现对未来患有冠心病的风险进行预测,对风险概率进行评估.结果:LR模型调优前和调优后分数均为最高,调优分数提升最低;SVM模型调优前分数中等,调优后分数最低,调优分数提升中等;XGBoost模型在调优前分数最低,调优后分数中等,调优分数提升最高.结论:综合各个模型调优过程耗时、预测分数及其训练时间总体情况对比,以LR算法构建冠心病预测模型表现为最佳,耗时最短且预测分数最高,实验预测数据集拟合程度最高.
作者：林加论；余洋鑫；许磊；詹何庆；刘阳
来源：中国数字医学 2023 年 18卷 1期
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