《表1 1 两种模型一致率的比较 (%)》
用上述非条件多因素Logistic回归模型预测训练集(225例)和测试集(75例)研究对象是否患高血压病,训练集中Logistic回归模型的灵敏度为82.67%,特异度为81.33%,约登指数为64.00%,一致率为82.22%;测试集中Logistic回归模型的灵敏度为74.00%,特异度为80.00%,约登指数为54.00%,一致率为76.00%。用上述BP人工神经网络模型预测训练集(225例)和测试集(75例)的研究对象是否患高血压病,训练集中Logistic回归模型的灵敏度为88.67%,特异度为89.33%,约登指数为78.00%,一致率为88.89%;测试集中Logistic回归模型的灵敏度为84.00%,特异度为88.00%,约登指数为72.00%,一致率为85.33%。见表11。BP人工神经网络模型的分类灵敏度,特异度,约登指数及一致率等指标均高于Logistic回归模型,可见BP人工神经网络模型的预测能力略优于Logistic回归模型。
图表编号 | XD005683200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.10.01 |
作者 | 张军鹏、徐变玲、张理、马燕楠、闫芮、徐学功 |
绘制单位 | 郑州市中医院、郑州市中医院、郑州市中医院、郑州市中医院、复旦大学、郑州市中医院、河南中医药大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |