单独预测结果.docx
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1、单独预测:实验方法:从单个病例样本中随机抽取其40%作为训练样本(这40%中,发生对抗与未发生对抗的 样本比例遵循该病例样本总体比例),其余作为预测样本,通过支持向量机建立预测模型后, 将预测样本输入模型,观察模型准确度。为防止偶发性误差,每次实验均重复50次。记预 测的结果矩阵为:实际发生对抗实际未发生对抗预测为发生对抗TPFN预测为未发生对抗FPTN故,预测准确度可表示为:预测正确的样本数比总样本数:TP + TN rr = TP + TN + FP + FN由于本文主要观察是否发生自主呼吸对抗,敏感度定义应为:TPtpr = tpV则特异度定义为:TNTNR =TN + FP敏感度表征了
2、模型对产生自主呼吸对抗时反应的敏锐程度,而特异度表征了模型对为发 生自主呼吸对抗时预测的稳定性。病例1 : 700个呼吸周期,异步呼吸周期509个。在训练量为40%情况下,即训练样本 279个时,算法随机抽取训练集、测试集,测试50次,平均准确率97.67%,平均敏感度97.63%, 平均特异度97.76%o其中一次预测矩阵:实际发生对抗实际未发生对抗预测为发生对抗2979预测为未发生对抗4Ill病例2: 75个呼吸周期,异步呼吸周期38个。在训练量为40%情况下,即训练样本29 个时,算法随机抽取训练集、测试集,测试50次,平均准确率91.35%,平均敏感度82.70%, 平均特异度100%
3、。考虑病例2样本数较少,训练样本不足,增大训练量为70%时,即训练样 本51个,平均准确率93.33%,平均敏感度86.67%,平均特异度100%。其中一次预测矩阵(40%训练量):实际发生对抗实际未发生对抗预测为发生对抗194预测为未发生对抗02370%训练量:实际发生对抗实际未发生对抗预测为发生对抗102预测为未发生对抗012病例3 : 479个呼吸周期,异步呼吸周期233个。在训练量为40%情况下,即训练样本 190个时,算法随机抽取训练集、测试集,测试50次,平均准确率97.36%,平均敏感度94.58%, 平均特异度100% o其中一次预测矩阵:实际发生对抗实际未发生对抗预测为发生对
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