| 标题 |
An Interpretable Machine Learning Model for Predicting Mortality Risk in Patients With Hypertension and Heart Failure With Preserved Ejection Fraction 相关领域
医学
机器学习
人工智能
接收机工作特性
可解释性
随机森林
射血分数保留的心力衰竭
逻辑回归
射血分数
队列
心力衰竭
多层感知器
支持向量机
内科学
特征选择
前瞻性队列研究
血压
试验装置
感知器
死亡率
心脏病学
决策树
结果(博弈论)
队列研究
弗雷明翰风险评分
临床决策支持系统
人工神经网络
临床试验
风险评估
预测建模
Lasso(编程语言)
临床实习
死亡风险
试验预测值
危险分层
重症监护医学
舒张期
曲线下面积
随机梯度下降算法
预加载
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:American Journal of Hypertension 作者:Guoqin Chen; Jing Tian; Yajing Wang; Yanbo Zhang; Qinghua Han 出版日期:2025-08-30 |
| 求助人 | |
| 下载 | |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)