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Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用
外文标题：Boosting Algorithm and its Application of the Sub-health Classification
文献类型：期刊
作者：李霞^[1]何丽云^[2]刘超^[3]
机构：[1]中国人民大学统计学院,中国中医科学院中医临床基础医学研究所临床评价中心,北京航空航天大学理学院数学系 100872,100700,100083
[2]中国人民大学统计学院,中国中医科学院中医临床基础医学研究所临床评价中心,北京航空航天大学理学院数学系 100872,100700,100083
[3]中国人民大学统计学院,中国中医科学院中医临床基础医学研究所临床评价中心,北京航空航天大学理学院数学系 100872,100700,100083

年：2008
期刊名称：中国卫生统计
卷：25
期：2
页码范围：158-161
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-3674
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgwstj200802013.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1002-3674.2008.02.013
基金：国家国家科技支撑计划重点项目; 北京市中医药管理局科研项目
关键词：logistic回归;boosting;损失函数;重要性度量
摘要：目的 应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究.方法 使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要性度量分析得到亚健康状态的重要临床特征.结果 采用boosting算法对亚健康人群进行的分类得到了分类准确性及重要影响变量.结论 使用boosting算法对亚健康人群进行分类的方法比传统的两种logistic回归模型分类准确率要高,同时也可以得到影响亚健康状态的重要变量.
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