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单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院
华中科技大学同济医学院附属同济医院
[2]长江航运总医院
出处：
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关键词：
机器学习
Xgboost
心血管疾病
可解释性
特征重要性
摘要：
目的建立一种基于Xgboost机器学习算法的心血管疾病预测模型,并分析各指标对于最终预测结果的影响。方法采集诊断为冠心病、心肌梗塞等心血管疾病的病例和未诊断为心血管疾病的患者,合计1 000病例数据,通过Xgboost机器学习算法训练得出心血管疾病风险预测模型,并对模型进行可解释性分析。结果该风险预测模型的准确率在76.5%,预测结果相对可靠;此外,模型的可解释性分析结果得出了各指标的影响规律。结论 Xgboost对以心血管疾病为例的疾病预测具有较好的效果,并且通过可解释性分析能直观地总结各指标的影响规律。
第一作者：
第一作者单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
陈洞天,单杰,周文丹.基于Xgboost的心血管疾病预测模型和指标分析研究[J].现代医院.2021,21(06):958-961.
