《表1 老年抑郁量表对比实验结果》

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《基于深度森林的量表数据挖掘方法》

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综上，本文方法在两个量表数据集中，均能在基本保持、甚至提高判别模型准确率和F1值的情况下，进一步减少属性数量，提高了属性筛选效果。其中，老年抑郁量表与原量表相比属性数量下降了30%，与单独用XGBoost模型相比下降了16%；老年人失能等级评估量表与原量表相比属性数量下降了40%，与单独用XGBoost模型相比下降了18%。有效说明了，本文方法可在保证分类性能基本不变甚至提高的基础上，进一步降低关键属性数量。