【摘 要】
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机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在医药学领域中XGBoost已广泛应用于疾病诊断以及疾病发生风险、转归与预后、合理安全用药和药物研发的等方面,并且在这些领域中提供了具有极大可能性的解决方案,有助于提高决策的效率和质量,降低假阳性率。同时,XGBoost算法在处理数据缺失值时,能自动学习分裂方向;在处
【机 构】
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北京诺道医学认知科技有限公司,上海交通大学医学院附属新华医院临床药学部
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC2005502,2020YFC2005503),北京市科技计划课题(Z201100005620006)。
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机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在医药学领域中XGBoost已广泛应用于疾病诊断以及疾病发生风险、转归与预后、合理安全用药和药物研发的等方面,并且在这些领域中提供了具有极大可能性的解决方案,有助于提高决策的效率和质量,降低假阳性率。同时,XGBoost算法在处理数据缺失值时,能自动学习分裂方向;在处
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