目的:应用机器学习中的随机森林算法探讨中国女性尿失禁（UI）发病的危险因素，并评价各危险因素对于UI发病的预测效果。方法:采用多阶段分层整群抽样，在全国调查55 477例成年女性UI情况；基线调查于2014年2月至2016年1月完成，2018年6月至12月电话随访；最终纳入基线无UI且随访UI诊断指标数据完整的对象。采用欠采样技术，按照1∶1的比例从随访时未发生UI的人群中随机抽取与随访对新发UI相等人数作为对照，将这些调查对象的研究数据按照7∶3的比例随机分成训练集和测试集。将单因素分析中
P<0.2的候选变量，带入训练集并采用随机森林算法建模，在训练集筛选UI发病的危险因素，根据重要性对危险因素排序，并在测试集中验证。
结果:共30 658例（55.26
作者：庞海玉；朱兰；徐涛；刘青；李兆艾；龚健；王玉玲；汪俊涛；夏志军；郎景和
来源：中华妇产科杂志 2021 年 56卷 8期
