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【中文期刊】 王子琰 杨涛 等 《南京中医药大学学报》 2024年40卷12期 1340-1347页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 提出一种基于单目光学摄像头拍摄的人体全身二维图像,通过人体三维重建算法得到人体三维形态参数,并基于此对痰湿、阴虚与其他体质进行智能辨识.方法 采集受试者自然状态下标准静态站姿图像,并让受试者填写体质量表或由主任中医师判断以得到其体质信...
- 概要：
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【中文期刊】 黄建钰 端靓靓 《临床肾脏病杂志》 2024年24卷5期 378-384页ISTIC
【摘要】 目的 分析血液透析患者动静脉内瘘(arteriovenous fistula,AVF)功能不良的危险因素,并基于少数类样品合成过抽样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法建...
【关键词】 少数类样品合成过抽样技术；肾透析；动静脉内瘘；
- 概要：
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【中文期刊】 刘子桐 刘振远 等 《北华大学学报（自然科学版）》 2024年25卷5期 694-700页ISTICCA
【摘要】 在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果.合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性.针对数据...
【关键词】 非平衡分类；合成少数类过采样技术；随机森林；
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【中文期刊】 廖嘉佳 梁小娜 等 《中国现代医生》 2024年62卷33期 47-51,116页
【摘要】 目的 基于极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)构建胸腰椎骨折内固定术后发生下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis,DVT)的预测模型.方法 选取2019年1月至2022年12月...
【关键词】 胸腰椎骨折；下肢深静脉血栓；合成少数类过采样技术；
- 概要：
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【中文期刊】 张书迎 许珊 等 《中华疾病控制杂志》 2025年29卷1期 82-88页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 基于LASSO回归和随机森林算法分析心血管代谢性共病(cardiometabolic multimorbidity,CMM)的危险因素,为临床决策提供依据.方法 基于中国健康与养老追踪调查(China health and retir...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 吴磊 房斌 等 《计算机工程与应用》 2013年21期 172-176,185页
【摘要】 在机器学习领域的研究当中，分类器的性能会受到许多方面的影响，其中训练数据的不平衡对分类器的影响尤为严重。训练数据的不平衡也就是指在提供的训练数据集中，一类的样本总数远多于另一类的样本总数。常用的不平衡数据的处理方法有很多，只探讨利用重抽样方...
【关键词】 不平衡数据；重抽样；基于聚类的过抽样算法(CBOS)；
- 概要：
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【中文期刊】 de la Cruz-Ruiz Freddy Canul-Reich Juana 等 《智慧医学（英文）》 2024年04卷3期 188-199页
【摘要】 Background:Bacterial vaginosis is a polymicrobial syndrome in which the homeostasis exerted by the Latobacillus sp...
- 概要：
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【外文期刊】 Zhang, Yu-Hang ; Jin, Meiling ; 等 《Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease: BBA》 2020年1866卷10期 SCISCIE
- 概要：
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【外文期刊】 Zhu, Xiang-Wei ; Li, Shao-Jing ; 《Toxicological sciences: An official journal of the Society of Toxicology》 2017年158卷2期 391-400页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 drug-induced liver injury;QSAR;recursive random forest;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Yi ; Li, Linhui ; 等 《Bioresource Technology: Biomass, Bioenergy, Biowastes, Conversion Technologies, Biotransformations, Production Technologies》 2022年363卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Anaerobic digestion;Extreme learning machine;Genetic algorithm;
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