随机森林模型和决策树模型在肝硬化上消化道出血预后中的应用

目的 探讨随机森林模型和决策树模型在肝硬化并发上消化道出血患者预后评估中的应用.方法 利用logistic回归方法从肝硬化住院患者病历资料中筛选出与并发上消化道出血有关联的变量;以筛选出的变量作为输入变量,以是否出血作为结局变量,分别建立随机森林、决策树和传统logistic回归模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)来评价三种模型的性能.结果 logistic回归、决策树和随机森林模型在测试集中的准确率分别为81.5％、75.1％和88.9％,三种模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.854、0.720和0.909;在随机森林模型的变量重要性评分中,血糖、胆固醇、血清钾、总蛋白、碱性磷酸酶、尿素氮等指标得分较高,提示这些指标或有临床意义.结论 随机森林模型在肝硬化上消化道出血患者的预后评估中具有较高的应用价值.