《表3 支持向量机、XGboost、逐步Logistic回归分析预测成年人群患肿瘤的正确率、灵敏度、特异度、AUC》

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《基于支持向量机与XGboost的成年人群肿瘤患病风险预测研究》

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注：AUC=受试者工作特征曲线下面积

以上3个模型其实是二值分类器，在测试集上验证其预测性能。由ROC曲线可知，支持向量机预测成年人群患肿瘤的AUC最大，为86.32%[95%CI（81.64%，91.00%）]，且正确率最高，为99.54%[95%CI(99.34%，99.69%）]。经DeLong检验，支持向量机、XGboost预测成年人群患肿瘤的AUC与Logistic回归模型比较，差异有统计学意义（Z值分别为-2.519、-2.138，P值分别为0.012、0.032）；XGboost预测成年人群患肿瘤的AUC低于支持向量机，差异有统计学意义（Z=2.081，P=0.037，见表3、图2）。