基于SMOTE算法與機器學習的老年人健康素養(yǎng)預測研究
關鍵詞：老年人 健康素養(yǎng) 模型 統(tǒng)計學
摘要：目的探討合成少數(shù)類過采樣技術(SMOTE)結合機器學習模型在老年人是否具備健康素養(yǎng)預測評估中的應用。方法利用單因素篩選從資料中篩選出與是否具備健康素養(yǎng)有關聯(lián)的變量;以篩選出的變量作為輸入變量,以是否具備健康素養(yǎng)為結局變量,分別在經(jīng)SMOTE算法處理前后的數(shù)據(jù)集中建立logistic回歸模型、隨機森林和SVM模型,通過受試者工作特征曲線(ROC)來評價模型性能。結果 Logistic回歸、隨機森林和SVM在SMOTE算法處理前的測試集中的準確率分別為0.833、0.600和0.636,3種模型的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.723、0.815和0.728;在SMOTE算法處理后的測試集中的準確率分別為0.936、0.908和0.890,3種模型的AUC分別為0.896、0.944和0.897。結論隨機森林模型在老年人是否具備健康素養(yǎng)的預后評估中具有較高的應用價值。
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