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目的探究CatBoost算法在青年人血压预测中的应用价值,为青年人高血压及高血压前期预警提供一种可行的技术手段。方法以2015—2017年期间在北京某医院体检中心进行健康体检的3872位青年人为研究对象,基于人口统计学和生活方式等指标,分别利用CatBoost算法构建收缩压预测模型和舒张压预测模型,然后利用模糊分类系统预测血压分级。使用线性回归、人工神经网络和SVM 3种机器学习算法分别构建血压预测模型,并与CatBoost模型进行比较分析。以均方根误差(root mean square error,RM