《表3 随机森林分类器预测准确率及召回率随延迟变化》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于环境气象因素影响的异常就诊量预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

实验以该市2013年1月1日—2014年11月30日气温数据，PM2.5、SO2、NO2、CO大气污染浓度和该市儿童医院传染科日就诊人数为基础，构造上述特征和标签，对就医人数进行了前文所述的标准化处理，并且根据标准化后的就医人数最多及最少的20%界定。实验采用随机森林作为分类器，以十折交叉验证的方式分别计算分类器在突增、突减以及正常情况下的预测准确率。为评估就诊人数随环境变化的时滞效应，研究延迟天数N从1到7变化时，各情况下的准确率和召回率，具体情况见表3。