《表3 Logistic回归、CatBoost、XGBoost、LightGBM四种模型结果比较》

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《基于机器学习算法的脑出血相关肺炎预测模型研究》

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选择Logistic回归选出的4个危险因素，在测试集（SAP患者73例，非SAP患者389例）验证模型效果，并建立CatBoost、XGBoost、LightGBM预测模型。结果显示ROC曲线下面积Logistic回归、XGBoost、LightGBM模型较高，分别为0.776、0.736、0.767；XGBoost和LightGBM模型灵敏度较高，分别为80.82%和80.82%；Logistic回归和CatBoost模型特异度较高，分别为69.15%和86.12%；其余结果见表3和图1。