【摘 要】
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目的 基于K最近邻（K-nearestneighbors，KNN）算法构建及验证代谢综合征预测模型，并对比其预测性能。方法 对基于KNN算法构建的预测模型进行内部验证及外部验证，其预测性能采用多维度指标进行评估及对比。结果 基于KNN算法构建的预测模型内验证后的AUC为0.776（95%CI:0.764–0.788）、校准截距为0.028（-0.031，0.089）、校准斜率为1.181（1.10
【基金项目】
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贵州省人民医院人才项目（2022-18）； 浙江省医药卫生重大科技计划（WKJ-ZJ-1925）；
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目的 基于K最近邻（K-nearestneighbors，KNN）算法构建及验证代谢综合征预测模型，并对比其预测性能。方法 对基于KNN算法构建的预测模型进行内部验证及外部验证，其预测性能采用多维度指标进行评估及对比。结果 基于KNN算法构建的预测模型内验证后的AUC为0.776（95%CI:0.764–0.788）、校准截距为0.028（-0.031，0.089）、校准斜率为1.181（1.106，1.257）、Brierscore评分为0.157；外部验证AUC为0.780（95%CI:0.768-0.791）、校准截距为0.262（95%CI:0.207-0.317）、校准斜率为1.053（95%CI:0.990-1.117）、Brierscore评分为0.167。KNN算法预测模型内外验证校准曲线欠佳。经对比发现，基于传统逻辑回归的代谢综合征风险预测模型表现优于基于KNN算法构建的代谢综合征预测模型。结论 由于基于逻辑回归构建的预测模型表现优于基于KNN算法构建的预测模型，且模型简单易于理解及使用，推荐在临床上进行推广与使用。
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