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图2。PSH受试者的识别过程流程图。使用XGBoost算法和不健康的标签信息，使用Knhanes数据库训练二进制分类模型。使用SHAP算法解释了受过训练的模型。通过将HSSH算法应用于分析的形状值，PSH方向（从性状的平均值左右）确定。接下来，代表与性状均值的距离的PSH强度由用户设置的超参数定义。在图中，三个PSH强度值显示为示例，对应于三个不同的高参数值。最后，计算了标记为每个性状的红点的PSH值。用于塑造分析的框，HSSH算法和PSH值连接到其相应的带有虚线的框，以进行详细说明。在图中，提供了DBP为例。
Healthome多边形框架：综合和多...
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