基于机器学习XGboost的慢性肾病筛查模型构建

医生在临床工作中,经常发现慢性肾病导致血常规异常的病人非常多,血液与肾病之间存在关联,而利用强大的机器学习算法,可以对慢性肾病与血常规之间的关系进行学习和挖掘。基于此,文章介绍了基于机器学习的疾病决策过程,对 XGboost 算法进行了介绍,采用机器学习的 XGboost 方法,构建了慢性肾病筛查模型。实验结果证明,基于 XGboost 的慢性肾病筛查模型,对血常规数据具有较高的识别率和敏感性,可以作为慢性肾病初步筛查和辅助诊断的一种新方法。