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摘要：巴西表现出与闪电相关的死亡人数最多。这项研究旨在确定与巴西死亡有关的关键受害者特征，并开发一个模型，以预测死亡人数是受害者数据的功能。分析了巴西统一健康系统信息学部提供的数据集（Datasus），并应用了机器学习回归技术。发现促进渐变回归器（GBR）模型是最有效的，可实现97％的预测准确性。通过对34个初始变量的分析，将10个变量确定为对模型结果的影响最大。这些变化包括种族，性别，年龄段，职业事故，教育和死亡地点。理解这些宪法对于在各个地区实施有针对性的预防和安全策略至关重要，有助于减轻全球与闪电相关的死亡风险。此外，本研究中使用的方法可以作为在不同位置进行类似研究的框架，从而可以识别每个区域的重要因素。通过适应机器学习回归技术并结合了本地数据集，研究人员可以对与雷电相关的死亡的决定因素有宝贵的见解，从而能够开发有效的预防和安全措施，以达到特定地理区域。
巴西的机器学习模型
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