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【中文期刊】 昝家昕 杨弘 等 《中国卫生统计》 2025年42卷2期 197-203页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 针对冠心病预后预测中遇到的高噪声、类间不平衡的特点,通过LASSO特征筛选后,构建EasyEn-semble不平衡集成模型并对模型性能进行评估.方法 基于 2009-2018 年美国健康与营养调查公共数据库的调查数据,随访时间截止到 ...
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【中文期刊】 周学超 郝保兵 等 《生物医学工程研究》 2025年44卷4期 245-255页ISTIC
【摘要】 为解决并优化模式识别过程中因数据不均衡导致分类结果偏向多数类的问题,本研究以加利福尼亚大学尔湾分校(UCI)心肌梗死数据集为研究对象,构建了Nomogram预测模型.首先,采用K折交叉抽样投票法(K-CSV)、合成少数过采样技术_标准连续(...
【关键词】 Nomogram；不均衡数据；合成少数过采样技术_标准连续；
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【中文期刊】 周江杰 王予童 等 《药物流行病学杂志》 2025年34卷8期 952-961页ISTICCA
【摘要】 罕见事件在各学科领域广泛存在,例如疫苗和药品的罕见不良反应、临床罕见疾病以及发生概率很小的临床结局等.这类事件的研究之所以受到广泛关注,是因为其发生通常会带来难以估量的严重后果.在大数据场景下,已涌现出包括基于抽样、类别加权、集成学习以及深...
- 概要：
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【中文期刊】 王冉 张倩 等 《华侨大学学报（自然科学版）》 2025年46卷6期 694-702页
【摘要】 采用MIMIC重症数据库中的重症患者数据为数据集,对艰难梭菌感染的发病风险进行预测.针对该数据集的非均衡性,提出一种基于改进SMOTE算法和机器学习的风险预测方法.首先,改进SMOTE算法以实现均衡数据集,通过引入流行病学中常用的参数比值比...
- 概要：
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【中文期刊】 王佳琪 罗艳虹 等 《中国现代医生》 2025年63卷28期 23-28,34页
【摘要】 目的 采用不同机器学习算法在美国癌症联合委员会(American Joint Committee on Cancer,AJCC)新版分期的基础上应用大规模数据构建胰腺癌术后患者的生存结局预测模型.方法 基于监测、流行病学和最终结局(Surv...
- 概要：
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【中文期刊】 周展 彭清华 等 《数字中医药（英文版）》 2024年7卷2期 137-147页
【摘要】 目的 乙肝相关慢加急性肝衰竭(HBV-ACLF)临床病历数据普遍存在样本量小、类别不平衡等问题,而大部分机器学习模型是基于平衡数据设计的,缺乏可解释性.本研究旨在基于中医辨证论治理论,提出一种临床可解释、准确率高的HBV-ACLF中医诊断模...
【关键词】 中医；乙肝相关慢加急性肝衰竭；不平衡数据；
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【中文期刊】 刘懿 孟凡杰 等 《医学理论与实践》 2023年36卷15期 2538-2541页
【摘要】 目的:探索不均衡小样本的眼底彩照病理性近视自动检测方法,使得深度学习模型能在病例量较小且分布不均衡的情况下取得同样有效的结果,推动深度学习方法在中小规模眼科临床中的应用.方法:选取南京医科大学附属逸夫医院眼科中心门诊的466 只近视眼底彩照...
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【中文期刊】 Mehdi Mansouri Mohammad H.Nadimi-Shahraki 等 《仿生工程学报（英文版）》 2025年22卷3期 1434-1458页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Despite the widespread use of Decision trees(DT)across various applications,their performance tends to suffer when deali...
【关键词】 Decision tree；Cost-sensitive learning；Artificial bee colony；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2008年5卷3期 215-223页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Detecting the boundaries of protein domains is an important and challenging task in both experimental and computational ...
- 概要：
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【中文期刊】 吴东苑 杨伟 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2017年19卷9期 1455-1461页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:针对中药不良反应数据的不平衡性,探索并应用不平衡数据的处理方法,对中药的不良反应进行预测.本文以使用丹红注射液的患者为研究对象,对来自37家医院集中监测数据进行深度挖掘,在使用了丹红注射液的患者中预测是否发生不良反应.方法:从数据层面...
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