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目的通过与logistic回归分析的比较,探讨BP神经网络在判别分析中的应用.方法设计合适的BP神经网络参数,采用Levenberg-Marquardt优化算法来避免BP算法收敛速度慢的缺点,采用了"早停止"(early-stopping)策略避免过度拟合(over-fitting),并把BP神经网络和logistic回归的结果作比较.结果 BP神经网络在回代和前瞻性考核中都取得较好的结果,两者ROC曲线的比较也说明了这一点.结论BP神经网络方法值得在医学研究,特别是判别分析、生存分析领域进一步应用并推广.

作者:李丽霞;王彤;范逢曦

来源:中国卫生统计 2005 年 22卷 3期

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作者:
李丽霞;王彤;范逢曦
来源:
中国卫生统计 2005 年 22卷 3期
标签:
BP神经网络 过度拟合 BP算法 ROC曲线 logistic回归
目的通过与logistic回归分析的比较,探讨BP神经网络在判别分析中的应用.方法设计合适的BP神经网络参数,采用Levenberg-Marquardt优化算法来避免BP算法收敛速度慢的缺点,采用了"早停止"(early-stopping)策略避免过度拟合(over-fitting),并把BP神经网络和logistic回归的结果作比较.结果 BP神经网络在回代和前瞻性考核中都取得较好的结果,两者ROC曲线的比较也说明了这一点.结论BP神经网络方法值得在医学研究,特别是判别分析、生存分析领域进一步应用并推广.