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)
C5.0决策树法在出生缺陷预测中的应用
方俊群；罗家有；姚宽保；曾春林；方超英；胡茹珊；杜其云；吴虹
关键词：出生缺陷, 影响因素, 决策树, 预测模型
摘要：目的 介绍决策树法的原理及其在出生缺陷预测中的应用,为出生缺陷研究提供一种新的思路.方法 通过1:2匹配的病例对照研究探讨湖南省前10位出生缺陷发生的影响因素;对单因素logistic回归分析中有统计学意义的变量采用C5.0决策树算法和判别分析构建预测模型.统计分析软件采用Clementine 11.0和SPSS 15.0.结果 决策树分类结果与实际类别的符合率为83.7%,灵敏度为74.1%,特异度为88.6%;判别分类与实际类别的符合率为64.7%,灵敏度为54.0%;特异度为70.3%.C5.0决策树法比判别分析法具有更好的预测效果,其判断准确率高于判别分析.结论 C5.0决策树法构建的出生缺陷预测模型,可获得比传统的判别分析更好的预测效果.通过建立孕妇资料数据库,结合专业知识选取高质量的指标,应用决策树法能够对出生缺陷的发生起到较好的预测作用.
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