【摘 要】
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目的：通过构建组合模型对糖尿病并发视网膜病变（DR）的患病风险进行预测，为DR的预防和诊断提供参考。方法：基于3000例糖尿病患者的生化检测数据，运用互信息作为评价标准筛选出与DR有关的特征因素，将其作为入模变量构建5种常见的模型，以准确率、精确率、召回率和AUC作为评价标准筛选出预测能力较优的3种模型，并运用Stacking方法构建组合模型。结果：通过互信息筛选出39个特征因素，发现随机森林模型
【基金项目】
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国家级创新创业训练项目（201910360121）； 安徽省自然科学基金（1808085MG220）； 安徽省教学研究项目（2020jyxm0238）；
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目的：通过构建组合模型对糖尿病并发视网膜病变（DR）的患病风险进行预测，为DR的预防和诊断提供参考。方法：基于3000例糖尿病患者的生化检测数据，运用互信息作为评价标准筛选出与DR有关的特征因素，将其作为入模变量构建5种常见的模型，以准确率、精确率、召回率和AUC作为评价标准筛选出预测能力较优的3种模型，并运用Stacking方法构建组合模型。结果：通过互信息筛选出39个特征因素，发现随机森林模型、SVM模型以及Logistic回归模型这3种模型表现较优；构建的3种组合模型中，发现以SVM、Logistic为初级分类器，随机森林为次级分类器的组合模型预测能力最好，其AUC高达0.877。结论：组合模型相比单一模型具有更好的DR风险预测能力，更有助于DR的临床诊断。
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