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利用特征选择和xgboost预测高血压风险( PREDICTION OF HYPERTENSION RISKS WITH FEATURE SELECTION AND XGBOOST )
YAN PENG JING XU LING MA JIE WANG
全球范围内约有10亿高血压患者。高血压已成为世界范围内人类寿命缩短和残疾的主要原因。本文提出了一种基于混合特征选择和标准XGBoost的高血压检测和预测模型。在成功地利用Lasso回归识别高血压相关因素后，我们使用标准的XGBoost模型进行高血压预测。对BRFSS数据的实验结果表明，该模型的准确率和AUC分别达到了77.2%和84.6%，比未优化模型的准确率和AUC均提高了7%左右。我们提出的模型不仅可以用来预测高血压的风险，还可以为客户提供如何引导健康生活方式的建议。
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