關鍵詞：老年人 健康素養 模型 統計學 

摘要：目的探討合成少數類過采樣技術(SMOTE)結合機器學習模型在老年人是否具備健康素養預測評估中的應用。方法利用單因素篩選從資料中篩選出與是否具備健康素養有關聯的變量;以篩選出的變量作為輸入變量,以是否具備健康素養為結局變量,分別在經SMOTE算法處理前后的數據集中建立logistic回歸模型、隨機森林和SVM模型,通過受試者工作特征曲線(ROC)來評價模型性能。結果 Logistic回歸、隨機森林和SVM在SMOTE算法處理前的測試集中的準確率分別為0.833、0.600和0.636,3種模型的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.723、0.815和0.728;在SMOTE算法處理后的測試集中的準確率分別為0.936、0.908和0.890,3種模型的AUC分別為0.896、0.944和0.897。結論隨機森林模型在老年人是否具備健康素養的預后評估中具有較高的應用價值。

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