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一種面向不平衡數(shù)據(jù)的心臟病風險預測可解釋性框架

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〔摘要〕 目的 研究疾病預測模型存在的類別不平衡性與不可解釋性難題。方法 結(jié)合極限梯度提升（eXtreme gradient boosting， XGBoost）、混合采樣和Shapley加法解釋（shapley additive exPlanations， SHAP）分析，提出一種面向不平衡數(shù)據(jù)的心臟病風險預測可解釋性框架ICRPI。（剩余12007字）

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