基于多核SVM的AdaBoost心力衰竭死亡率评估模型 |
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引用本文: | 刘晓玉,李灯熬,赵菊敏.基于多核SVM的AdaBoost心力衰竭死亡率评估模型[J].太原理工大学学报,2023(5):804-811. |
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作者姓名: | 刘晓玉 李灯熬 赵菊敏 |
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作者单位: | 太原理工大学信息与计算机学院(大数据学院) |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(62076177,61772358); |
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摘 要: | 【目的】心力衰竭简称心衰,是一种复杂的临床综合征,具有高发病率、高死亡率和预后效果不佳等显著特点,是各类心脏疾病发展的终末期,严重危害人类健康。因此,对心衰患者进行早期的预后评估研究至关重要,可以最大程度地帮助患者生存。【方法】提出一种基于多核支持向量机(multi kernel support vector machine, MK-SVM)和自适应提升算法(adaptive boosting, AdaBoost)的心力衰竭死亡率评估模型(MK-SVM-AdaBoost).该算法利用MK-SVM将特征映射到高维空间,并依据AdaBoost算法将基本分类器进行集成,实现死亡率的精确预测。同时,将合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)和Tomek links欠采样技术相结合的混合抽样方法引入到预测模型中,减轻不平衡数据集对模型性能的影响。【结果】在收集于白求恩医院的小型心衰数据集上进行心衰患者30 d内死亡率预测实验。实验结果表明,MK-SVM-AdaBoost模型的准确率和召回率分别达到了85.63%和86....
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关 键 词: | 心力衰竭 多核支持向量机 AdaBoost算法 死亡率预测 |
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