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APSO_LightGBM模型在高血压风险预测中的应用
1
作者
郑列
胡逾航
《湖北工业大学学报》
2021年第4期95-99,110,共6页
APSO_LightGBM高血压风险预测模型将LightGBM算法与自适应粒子群优化算法相结合,弥补了LightGBM自身收敛速度慢的缺陷。实验表明,基于该模型的预测精度高于线性回归、决策树、SVM和LightGBM模型,参数寻优时间也远小于网格搜索与随机搜索...
APSO_LightGBM高血压风险预测模型将LightGBM算法与自适应粒子群优化算法相结合,弥补了LightGBM自身收敛速度慢的缺陷。实验表明,基于该模型的预测精度高于线性回归、决策树、SVM和LightGBM模型,参数寻优时间也远小于网格搜索与随机搜索,说明该模型可以更准确、高效地预测高血压风险,实现对疾病的早期筛查与干预。
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关键词
机器学习
高血压预测
粒子群优化算法
APSO_LightGBM模型
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题名
APSO_LightGBM模型在高血压风险预测中的应用
1
作者
郑列
胡逾航
机构
湖北工业大学理学院
出处
《湖北工业大学学报》
2021年第4期95-99,110,共6页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJA790098)。
文摘
APSO_LightGBM高血压风险预测模型将LightGBM算法与自适应粒子群优化算法相结合,弥补了LightGBM自身收敛速度慢的缺陷。实验表明,基于该模型的预测精度高于线性回归、决策树、SVM和LightGBM模型,参数寻优时间也远小于网格搜索与随机搜索,说明该模型可以更准确、高效地预测高血压风险,实现对疾病的早期筛查与干预。
关键词
机器学习
高血压预测
粒子群优化算法
APSO_LightGBM模型
Keywords
Machine learning
Hypertension prediction
Particle swarm optimization
APSO_LightGBM model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
APSO_LightGBM模型在高血压风险预测中的应用
郑列
胡逾航
《湖北工业大学学报》
2021
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