期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
基于EasyEnsemble和C5.0决策树算法的患者非医嘱离院预测研究
李杰；张睿；芮晨；王欣然
关键词：非医嘱离院, EasyEnsemble, C5.0, 数据挖掘
摘要：目的 在C5.0决策树算法的基础上,结合处理不平衡样本集的EasyEnsemble思想,建立患者非医嘱离院预测模型,有效识别非医嘱离院倾向患者.方法 基于EasyEnsemble思想,通过Bootstrap采样方法抽取多数类样本子集组建多个新的均衡数据样本集,运用C5.0决策树算法并结合交叉验证方法与代价矩阵,训练多个基分类器,后经Bagging算法集成,得到终预测模型.结果 在10组测试集下平均总分类准确率、平均平衡准确率、少数类别样本平均召回率和平均AUC值分别达到74.27％、82.34％、91.70％、86.21％.结论 基于EasyEnsemble和C5.0决策树算法的患者非医嘱离院预测模型有较好较稳定的识别性能,为医院提升医疗质量和服务水平,降低非医嘱离院率提供了有力依据.
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