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13方法:本研究使用模仿IV数据库分析重症监护患者的结果,14个重点是成人败血症病例。采用最新的数据提取工具,例如Google Big-15查询,并且按照严格的选择标准,我们在本研究中选择了38个功能。此选择16还通过全面的文献综述和临床专业知识来告知。数据预处理17包括处理丢失值,重组分类变量以及使用合成Mi-18诺元过采样技术(SMOTE)来平衡数据。我们评估了几种机器19学习模型:决策树,梯度提升,XGBOOST,LIGHTGBM,多层观察者20 TRON(MLP),支持向量机(SVM)和随机森林。使用了顺序减半和21个分类(SHAC)算法进行高参数调整,并且使用了火车测试拆分22和交叉验证方法来进行性能和计算效率。23

使用机器的ICU患者中败血症死亡率的预测

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