《表2 肿瘤相关AKI贝叶斯网络风险预测模型评价》

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《基于LASSO变量选择联合贝叶斯网络构建恶性肿瘤相关急性肾损伤（AKI）风险预测模型》

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贝叶斯网络预测效能评价 Weka模型评价发现贝叶斯网络模型的分类准确率为88.8%，AUC值为0.806（表2)；10倍交叉验证评价显示AUC值亦保持在0.802的水平。在既定贝叶斯网络结构下，本研究将数据集按照4∶1的比例进一步随机划分为训练集和测试集，用训练集来重新训练网络参数，并以测试集来验证模型外部预测准确性。结果显示测试集内AKI预测准确性为88.4%，AUC值为0.789(95%CI:0.769～0.808），提示模型具有良好的外部一致性。