《表4 基于多种算法构建的UA肾虚血瘀证诊断模型的比较》

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《基于多种算法对冠心病不稳定型心绞痛肾虚血瘀证诊断模型的研究》

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注：AUC:ROC曲线下面积

将上述30个具有显著差异的中西医资料（P<0.05）作为自变量，构建基于8种算法的UA肾虚血瘀证诊断模型。研究发现基于BP神经网络构建的诊断模型较其它算法整体性能更优，其训练集的准确率、灵敏度和特异度分别为96.33%、96.39%和96.15%，ROC曲线下面积为0.993；测试集的准确率、灵敏度和特异度分别为94.44%、98.39%和85.71%，ROC曲线下面积为0.967。BP神经网络对UA肾虚血瘀证具有良好的辨识能力（表4）。