生物医学工程研究2023，Vol.42Issue(1)：36-42,7.DOI:10.19529/j.cnki.1672-6278.2023.01.06
基于XGBoost的危重症患者住院时间分类预测模型和风险因素研究
Classification predicting length of stay for critically ill patients via XGBoost and exploring risk factors
林之韵 1程云章 1耿晓斌1
作者信息
- 1. 上海理工大学 上海介入医疗器械工程技术研究中心,上海 200093
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摘要
关键词
重症监护室/机器学习/时间预测/SHAP模型/特征分析/临床决策支持分类
医药卫生引用本文复制引用
林之韵,程云章,耿晓斌..基于XGBoost的危重症患者住院时间分类预测模型和风险因素研究[J].生物医学工程研究,2023,42(1):36-42,7.
