《表2 三种模型预测性能比较》

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《ICU患者急性肾损伤发生风险的LightGBM预测模型》

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纳入患者33项生理生化指标及相关干预构建预测模型，LightGBM模型参数设置:feature＿fraction’=1，’bagging＿fraction’=0.8，leaves=300，learning＿rate=0.4。采用五折交叉验证，测试集AUC为0.92。LightGBM特征重要性排名前10位分别是液体入量、红细胞比容、患者进行了机械通气、动脉氧分压、乳酸、体温、动脉血pH、心肌肌钙蛋白、血小板计数、凝血酶原时间（图1）。LightGBM的预测准确率为0.89，AUC为0.92；logistic回归预测的准确性为0.84，AUC为0.75；随机森林的准确率与AUC分别是0.86和0.89（图2）。LightGBM的准确率与AUC均优于logistic回归与随机森林。对比结果见表2。