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關鍵詞：風險預測 非平衡分類 機器學習 流行病 

摘要：目的分析比較幾種常用的非平衡分類技術在人群糖尿病疾病風險預測模型中的應用。方法利用中國慢性病前瞻性研究浙江省桐鄉市項目點基線調查數據和隨訪數據,使用機器學習算法建立人群糖尿病發病風險的預測模型,同時探討欠采樣、過采樣、SMOTE技術及替換切點技術對分類器性能的影響。結果本研究中神經網絡預測模型的AUC值最高,達0.7971,經最優切點的選擇和分類后,靈敏度和特異度分別為0.7149和0.7431,模型具有較高的預測能力,同時較好的平衡了靈敏度和特異度的分布。采樣法對不同分類器的AUC值影響不同,一般欠采樣比過采樣具有更高的AUC值;隨著SMOTE中少數類比例的上升,AUC出現下降的趨勢。結論使用神經網絡結合替換切點技術建立的人群糖尿病5年發病風險模型具有較高的預測能力,并能夠較好的處理非平衡數據的影響。

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