期刊简介
本刊目前稿源丰富，作者和读者遍及全国，乃至部分海外.目前在预防医学领域，享有较高的声誉，在行业内被视为品牌期刊，在科研成果坚定、职称评定等方面被定为A类期刊。本刊优势：内容新，学术性强（高等学府办刊，编委函盖全国医学院校，科研成过多，项目多，硕士及博士课题多），内容丰富，范围广泛（囊括预防医学各个专业领域，同时刊载临床医学研究的新成果、新动态及经验交流），已提高为主，兼顾普及。栏目有：论著、综述、流行病与统计方法、环境与职业卫生、营养与食品卫生、儿少卫生与妇幼保健、基层卫生服务、卫生政策与管理、健康与社会行为、实验技术及其应用、疾病预防控制、卫生监督、临床医学研究、护理园地
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首页>现代预防医学杂志
- 杂志名称：现代预防医学杂志
- 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 四川大学华西公共卫生学院
- 国际刊号：1003-8507
- 国内刊号：51-1365/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：中国预防医学会系列杂志优秀期刊期刊收录：农业与生物科学研究中心文摘, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 文摘与引文数据库, 知网收录(中), Pж(AJ) 文摘杂志(俄), 剑桥科学文摘, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 哥白尼索引(波兰), CA 化学文摘(美), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
基于AdaBoost法在代谢综合征不平衡数据分类中的应用
闫慈；田翔华；阿拉依·阿汗；张伟文；曹明芹
关键词：代谢综合征, Adaboost, 决策树, 不平衡数据集
摘要：目的 (1)针对医疗数据不平衡的特点,以代谢综合征为例,通过比较单纯决策树与AdaBoost+决策树分类代谢综合征的性能,从而确定AdaBoost+决策树在医疗不平衡数据挖掘中的优点,为计算机辅助诊断代谢综合征提供方法学参考.(2)采用决策树探讨代谢综合征的影响因素.方法 采用AdaBoost平衡代谢综合征数据,并比较数据平衡前后决策树建模的性能,采用F-value,G-mean和AUC分析评价模型.结果 (1)相较于单纯决策树,AdaBoost+决策树的F-value值提高6.3％,G-mean提高3.5％,AUC提高0.4％,分别表明采用AdaBoost+决策树分类代谢综合征患者识别的性能提高6.3％,数据整体的分类精度提高3.5％;模型的综合分类能力提高0.4％.(2)探讨决策树影响因素均显示:空腹血糖、高密度脂蛋白、收缩压、年龄、体重指数是代谢综合征的主要影响因素.此外,在本研究中,决策树提示:若FPG＞6.02,BMI＞ 24.99,SBP＞ 139,age≤46,则患有代谢综合征;若FPG≤6.02,HDL-C≤0.99,BMI≤24.99,age≤61,则不患代谢综合征.结论 采用AdaBoost+决策树的性能优于决策树,使用决策树所得结果与相关专业研究中代谢综合征影响因素相同.
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