《表2 各模型ROC曲线分析相关诊断性能指标》

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《基于机器学习的Cat Boost模型在预测重症手足口病中的应用》

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为评估模型是否存在过度拟合，输出分类器校准图，对于HFMD重症组进行校准，结果显示，图中校准线距离理想参考线（图中虚线）较接近，表明模型拟合性能稳健，见图3。输出每个模型所对应的诊断性能指标，结果显示CatBoost算法模型ROC曲线下面积、灵敏度、特异度均高（分别为0.866、80.80%、92.33%）。见表2。