TY -的A2 Kim Kwang Gi盟——元,京盟——刘,鑫盟——王,Wen-Feng盟——张,晶晶PY - 2022 DA - 2022/03/04 TI -一个广泛学习系统来预测患者住院治疗社区获得性肺炎的28天死亡率:一项病例对照研究SP - 7003272六世- 2022 AB -本研究进行模型的基础上,广泛学习系统(BLS)预测患者住院的28天死亡率社区获得性肺炎(CAP)。共有1210个符合条件的限制情况下从市政赤峰市医院终于包含在这个回顾性病例对照研究。随机森林(RF)和一个极端的梯度增加(XGB)模型被用来开发预测模型。美国劳工统计局的数据特征提取是利用射频和XGB模型来预测帽的28天死亡的病人,建立两个模型BLS-RF和BLS-XGB集成。我们的结果显示集成模型BLS-XGB作为一个有效的广泛学习系统(BLS)预测患者的死亡风险,这不仅表现好于两个基本模型也表现得比集成模型BLS-RF和两个著名的深度学习systems-deep神经网络(款)和卷积神经网络(CNN)。总之,BLS-XGB可以推荐为一个有效的模型来预测住院后28天限制患者的死亡率。SN - 1748 - 670 - 2022/7003272 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/7003272——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER