健康風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建與測試表VIP

健康風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建與測試表序號模型名稱預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)來源預(yù)測方法模型評估指標(biāo)測試集結(jié)果結(jié)論與改進建議1模型A指標(biāo)1數(shù)據(jù)庫A算法A準(zhǔn)確率結(jié)果12模型B指標(biāo)2數(shù)據(jù)庫B算法B精確率結(jié)果23模型C指標(biāo)3數(shù)據(jù)庫C算法C召回率結(jié)果34模型D指標(biāo)4數(shù)據(jù)庫D算法DF1分?jǐn)?shù)結(jié)果45模型E指標(biāo)5數(shù)據(jù)庫E算法EROCAUC結(jié)果5表格說明：序號：表示模型的編號。模型名稱：用于區(qū)分不同的健康風(fēng)險預(yù)警模型。預(yù)警指標(biāo)：模型中使用的健康風(fēng)險指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源：模型構(gòu)建所使用的數(shù)據(jù)集。預(yù)測方法：模型所采用的具體算法。模型評估指標(biāo)：用于評估模型功能的指標(biāo)。測試集結(jié)果：模型在測試集上的評估結(jié)果。結(jié)論與改進建議：根據(jù)測試結(jié)果對模型的結(jié)論和建議。序號模型標(biāo)識風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)源建模方法評估指標(biāo)測試集準(zhǔn)確率模型優(yōu)缺點分析改進措施建議1Model_X心血管風(fēng)險電子健康記錄邏輯回歸AUC0.85準(zhǔn)確率高，泛化能力一般考慮增加數(shù)據(jù)集多樣性2Model_Y肥胖風(fēng)險調(diào)查問卷決策樹準(zhǔn)確率0.78模型復(fù)雜度低，易于解釋需要更復(fù)雜的特征工程3Model_Z糖尿病風(fēng)險生物標(biāo)志物支持向量機精確率0.90模型功能穩(wěn)定，但過擬合風(fēng)險嘗試使用正則化技術(shù)4Model_W肺癌風(fēng)險醫(yī)學(xué)影像深度學(xué)習(xí)召回率0.92高召回率，但假陽性高優(yōu)化分類閾值5Model_V肝臟疾病風(fēng)險實驗室數(shù)據(jù)隨機森林F1分?jǐn)?shù)0.75模型魯棒性強，但功能波動大數(shù)據(jù)預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)化處理序號模型編號預(yù)警類型特征來源預(yù)測算法模型評估指標(biāo)測試集指標(biāo)值模型復(fù)雜度實施建議1HRM01心血管疾病電子健康記錄&生物標(biāo)志物XGBoost精確度&AUC0.95&0.92中等增加更多患者數(shù)據(jù)以增強模型泛化能力2HRM02肥胖風(fēng)險調(diào)查問卷&生活方式數(shù)據(jù)LightGBM準(zhǔn)確率&召回率0.88&0.低優(yōu)化特征選擇過程以提高模型效率3HRM03代謝綜合征電子健康記錄&藥物記錄LASSO回歸F1分?jǐn)?shù)&ROCAUC0.91&0.93高考慮引入時間序列分析處理動態(tài)數(shù)據(jù)4HRM04慢性阻塞性肺病醫(yī)學(xué)影像&呼吸功能測試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確度&準(zhǔn)確率0.96&0.98高定期更新模型以適應(yīng)新技術(shù)和方法5HRM05精神健康問題網(wǎng)絡(luò)調(diào)查&