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1、DecisionTreeinDiabetesMellitusScreening决策树在糖尿病筛查中的应用李飞Sume.cn@gmail.com2013.9.12DecisionTreeApplications按揭贷款个人信用评估2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com2•实际转化为如下factors:•性别、年龄、婚姻•教育情况(中学/大学/硕士以上)•工作性质(政府部门/国企/事业单位/外企/私企)•是否本地户口•年收入(6万↓/6~12万/12万~36万/36万↑)•不动产、私家车•信用记录•司法记录•……2013/9
2、/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com3Examples2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com4Examples2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com5•决策树的特点:•最重要的属性最靠近根部,最先参与筛选•决策树的建立过程:•1.构建根节点,选择一个最优分类特征,将数据集分成两个(或多个)子集。•2.在上一步得到的子集叶节点上选择次优分类特征,继续分类。•3.递归进行,直到特征表达完毕。2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com6•决策树定义:•分类决
3、策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directededge)组成,结点有两种类型:内部结点(internalnode)和叶结点(leafnode)。内部结点表示一个特证或属性,叶结点表示一个类。2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com7TypicalApplication•《SkinAutofluorescenceBasedDecisionTreeinDetectionofImpairedGlucoseToleranceandDiabetes》•AndriesJ.Smit,Jit
4、skeM.Smit,GijsJ.Botterblom,DouweJ.Mulder•《PlosOne》2013June•本文特有的缩写:•SAF-DM:skinAFbasedIGT/diabetesdetectiondecisionmodel2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com8Nomenclature&Acronyms•DT:decisiontree,决策树/判别树•DM:diabetesmellitus,糖尿病•SAF:skinautofluorescence,皮肤自体荧光•FPG:fastingplasmagluc
5、ose,空腹血糖•HbA1c:糖化血红蛋白•OGTT:oralglucosetolerancetest,口服糖耐量测试•IGT:impairedglucosetolerance,糖耐量受损•IFG:impairedfastingglucose,空腹血糖受损•S:sensitivity,敏感性•SP:specificity,特异性•FP:falsepositive,假阳性•FN:falsenegative,假阴性2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com9Abstract•Aim:糖尿病和糖耐量受损传统上依据血糖进行检测。SA
6、F是一种非入侵式检测AGE累积的方法。我们比较了SAF、SAF-DM与FPG、HbA1c等方法之间的检测结果。•Methods:参与者进行OGTT、HbA1c、SAF、FINDRISC、SAF-DM。其中SAF-DM需要获取的信息包括:SAF、年龄、BMI指数、与下述内容相关的问题:DM家族病史、抗高血压药物、肾病、心血管疾病(CVE)等。•Results:218名实验对象,平均年龄56岁,128名男性,90名女性,97名有CVE病史。根据OGTT得出28名为DM,46名为IGT,41名为IFG,103名为糖耐量正常。其他方法的结果如下:•Conc
7、lusion:用于检测DM/IGT时,SAF-DM的效果好于FPG,不弱于HbA1c。2013/9/12安徽光机所李飞sume.cn@gmail.com10Methods•AGEReader(DiagnOpticsTechnologiesBV,Groningen,TheNetherlands)•Excitation:350~420nm,peak370nm•Spectrometer:AvantesBV•Notice:ReliableskinAFmeasurementscanbeperformedinpersonswithreflectancevalu
8、es>6%,皮肤不能太黑•SkinAFincreaseslinearlywithage,accordingtoskinAF
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