基于CatBoost算法和模糊分类系统的青年人血压预测方法

刘娟1王世军2赵欢欢3马祖长3

1.中国电子科技集团公司第三十八研究所; 2.中国科学院合肥物质科学研究院; 3.大连医科大学;

摘要：

目的 探究CatBoost算法在青年人血压预测中的应用价值,为青年人高血压及高血压前期预警提供一种可行的技术手段.方法 以2015—2017年期间在北京某医院体检中心进行健康体检的3872位青年人为研究对象,基于人口统计学和生活方式等指标,分别利用CatBoost算法构建收缩压预测模型和舒张压预测模型,然后利用模糊分类系统预测血压分级.使用线性回归、人工神经网络和SVM 3种机器学习算法分别构建血压预测模型,并与CatBoost模型进行比较分析.以均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage erro…展开v

关键词：收缩压、舒张压、CatBoost、模糊分类系统、生活方式

所属期刊栏目：39

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金;安徽省自然科学基金;安徽省科技重大专项;中国科学院科技服务网络计划

在线出版日期：2020-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：601-608