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数据插补文献资料
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决策树算法在脑卒中危险分级预测中的应用
目的 通过构建决策树模型探索各种危险因素对脑卒中危险分级的影响,提高脑卒中数据统计分析与脑卒中防治的效率.方法 采用C4.5决策树算法构建模型,以全国脑卒中筛查历史数据作为数据集,选取部分档案个人信息、常见病信息与医学检查信息等作为影响变量.结果 构建出包含37个节点的决策树模型,其对危险分级数据总体预测准确率为85.03％,其中低、 中、 高危级别查准率与F1度量值分别为87.19％、75.65％、77.07％、0.93、0.64、0.57.结论 模型可以较为准确的预测低、中、高危级别的档案,实现对全国脑卒中筛查数据中危险分级缺失字段进行插补,为脑卒中数据分析、疾病预防提供帮助.
