【摘 要】
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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。
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJA790098)。
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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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