使用机器学习算法预测和选择低出生体重的特征.
Tasneem Binte Reza1, Nahid Salma2
1Department of Statistics and Data Science, Jahangirnagar University, Savar, Dhaka, 1342, Bangladesh.
Journal of health, population, and nutrition
|October 12, 2024
概括
包装方法和随机森林 (RF) 机器学习模型有效预测低出生体重 (LBW). 识别关键的风险因素,如母亲的年龄和双胞胎的出生,可以帮助减少LBW的流行.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 生物统计学 生物统计学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 被定义为<2,500克的低出生体重 (LBW) 构成重大全球健康风险,包括新生儿死亡率的增加.
- 确定LBW预测因子对于开发有效的干预措施和改善婴儿健康结果至关重要.
研究的目的:
- 使用机器学习 (ML) 方法识别LBW的重大风险因素.
- 为了确定最佳的特征选择技术和最好的预测性ML模型LBW.
主要方法:
- 使用Boruta算法和包装方法来进行特征选择.
- 使用后勤回归 (LR) 和ML分类器 (DT,SVM,NB,RF,XGBoost,AdaBoost) 进行LBW预测.
- 使用特异性,灵敏度,精度,F1得分和AUC评估模型性能.
主要成果:
- 包装方法确定了关键特征,如产妇年龄,教育,财富指数和双胞胎出生.
- 随机森林 (RF) 在预测LBW方面表现出卓越的表现,达到85.86%的准确率和0.9243.3的F1得分.
- 包装方法显著提高了LR和ML模型的性能,特定的模型识别了关键因素,如双胞胎出生和剖腹产.
结论:
- 包装方法是用于LBW预测的最佳特征选择技术.
- 机器学习模型,特别是随机森林,在预测LBW方面表现优于传统方法.
- 鉴定的风险因素可以为孟加拉国政策制定者提供信息,以减轻LBW的流行.


