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基于增益序列前向禁忌搜索特征选择和XGBoost的高血压预后预测( Prediction of Hypertension Outcomes Based on Gain Sequence Forward Tabu Search Feature Selection and XGBoost )
W Chang X Ji Y Xiao Y Zhang S Zhou
对于高血压患者来说，严重的并发症，如心力衰竭的常见病因--心肌梗死，发生在高血压晚期。高血压结局会导致并发症，包括死亡。高血压结局威胁着患者的生命，需要预测。在本研究中，我们回顾了北京某三级甲等医院的高血压医学数据，并利用机器学习理论建立了高血压结局预测模型。我们首次提出了一种增益序列前向禁忌搜索特征选择（GSFTS-FS）方法，该方法可以搜索影响高血压结局的医学变量的最优组合。在此基础上，XGBoost算法以其良好的稳定性建立了预测模型。通过比较同类工程中常用的模型，验证了本文提出的方法。提出的GSFTS-FS提高了约10%的性能。所提出的预测方法性能最好，其AUC值、准确率、F1值和10倍交叉验证召回率均为0.96。分别为0.95、0.88、0.82。它在测试数据集上也表现良好，在AUC、精确度、F1和召回方面分别为0.92、0.94、0.87和0.80。因此，结合GSFTS-FS的XGBoost能准确有效地预测高血压患者预后的发生，为医生的临床诊断和医疗决策提供指导。
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