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MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选,并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类:成本敏感的学习•交叉验证:5倍分层的交叉验证•阈值:Youden的J统计量•分类性能指标:平衡精度; F2分数;接收器操作曲线(AUROC)下方; Precision-Recall曲线(AUPRC)下的区域

基于机器学习的预测未计划的重新入学,这是由于主要不利

基于机器学习的预测未计划的重新入学,这是由于主要不利PDF文件第1页

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