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北京社会科学 1998年第2期 68-71,90页

作者：景体华李艳林北京市社科院经济所

北京污水资源化的决策支持《北京经济形势分析与预测》课题组景体华李艳林执笔１９９６年下半年，在讨论北京发展战略问题时，我们对于北京可持续发展的问题，提出了改变首都经济系统与环境系统目前不协调关系的可操作性决策建议：以改... 详细信息

北京污水资源化的决策支持《北京经济形势分析与预测》课题组景体华李艳林执笔１９９６年下半年，在讨论北京发展战略问题时，我们对于北京可持续发展的问题，提出了改变首都经济系统与环境系统目前不协调关系的可操作性决策建议：以改革为主导，包括突破传统的经济理论，...

关键词：污水资源化污水处理厂消费价格指数环境经济政策可持续污水处理费用形势分析和预测总物价指数消费物价指数决策支持

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关于《神秘主义和哲学》一书

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北京社会科学 1999年第1期 156-158页

作者：那薇北京市社科院哲学所

卡尔·阿尔伯特②的《神秘主义和哲学》一书，要求人们用另外一种眼光去看哲学的历史。人们以往总是习惯在概念和理论的系统中去探寻哲学的特点。与此相对，阿尔伯特认为，至少２５００年来所有的并且总是不断更新的哲学思潮涉及了对终... 详细信息

卡尔·阿尔伯特②的《神秘主义和哲学》一书，要求人们用另外一种眼光去看哲学的历史。人们以往总是习惯在概念和理论的系统中去探寻哲学的特点。与此相对，阿尔伯特认为，至少２５００年来所有的并且总是不断更新的哲学思潮涉及了对终极的追求，对囊括所有本真以及对存在...

关键词：《道德经》哲学史万物统一西方哲学尼采海德格尔泰勒斯巴门尼德赫拉克利特直觉

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基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较

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中国全科医学 2025年第4期28卷 499-509页

作者：岳海涛何婵婵成羽攸张森诚吴悠马晶清华大学医院管理研究院广东省深圳市518055 清华大学医院管理研究院、清华大学医学院北京市100084

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目... 详细信息

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目的探索冠心病的影响因素,通过使用2种平衡数据的方法,基于5种算法建立冠心病风险相关的预测模型,比较这5种模型对冠心病风险的预测价值。方法基于2021年美国国家行为风险因素监测系统(BRFSS)横断面调查数据筛选出112606名研究对象的健康相关风险行为、慢性健康状况等24个变量信息,结局指标为自我报告是否患有冠心病并据此分为冠心病组和非冠心病组。通过进行单因素分析和逐步Logistic回归分析探索冠心病发生的影响因素并筛选出纳入预测模型的变量。随机抽取112606名受访者的10%(共计11261名),以8∶2的比例随机划分为训练与测试的数据集,采用随机过采样和合成少数过采样技术(SMOTE)两种过采样的方法处理不平衡数据,基于k最邻近算法(KNN)、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树和XGBoost算法分别建立冠心病预测模型。结果两组年龄、性别、BMI、种族、婚姻状态、教育水平、收入水平、家里有几个孩子、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者、过去30 d内是否有体育锻炼、心理健康状况以及自我健康评价比较,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步Logistic回归分析结果显示:年龄、性别、BMI、种族、教育水平、收入水平、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者以及自我健康评价为冠心病的影响因素(P<0.05)。风险模型构建的分析结果显示:k最邻近算法、Logistic回归、支持向量机、决策树和XGBoost采用SMOTE处理不平衡数据的总体分类精度分别为59.2%、67.4%、66.2%、69.2%和85.9%,召回率分别为75.2%、71.4%、70.5%、62.9%和34.8%,精确度分别为15.4%、18.2%、17.5%、17.6%和28.7%,F值分别为0.256、0.290、0.280、0.275和0.315,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.78、0.72、0.72和0.82;采用随机过采样处理不平衡数据的总体分类精度分别为62.5%、68.5%、69.0%、60.2%和70.1%,召回率分别为70.0%、69.5%、71.9%、69.0%和67.6%;精确度分别为15.8%、18.4%、19.1%、14.8%和19.0%,F值分别为0.258、0.291、0.302、0.244和0.297,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.77、0.72、0.72和0.83。结论本研究不仅确认了已知冠心病的影响因素,还发现了自我健康评价水平、收入水平和教育水平对冠心病具有潜在影响。在使用2种数据平衡方法后,5种算法的性能显著提高。其中XGBoost模型表现最佳,可作为未来优化冠心病预测模型的参考。此外,鉴于XGBoost模型的优异性能以及逐步Logistic回归的操作便捷和可解释性,推荐在冠心病风险预测模型中结合使用数据平衡后的XGBoost和逐步Logistic回归分析。

关键词：冠心病机器学习风险预测模型 Logistic回归 k最邻近算法支持向量机决策树 XGBoost

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