随机森林法对人群焦虑情况和职业健康监护数据关系的分类判别分析

张镏琢; 王峰; 吴子俊; 黄红英; 谢立亚; 李智民; 冯文艇

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随机森林法对人群焦虑情况和职业健康监护数据关系的分类判别分析

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[目的]使用随机森林对职业健康监护数据和人群焦虑情况进行分析,探讨数据挖掘方法的应用。[方法]收集某企业职业健康监护数据,并使用GAD-7广泛性焦虑量表进行问卷调查,然后用随机森林对职业健康监护数据以焦虑情况为结局变量进行分类。[结果]随机森林对焦虑情况的分类效果较好,焦虑高分组错分率为14.62%,焦虑低分组错分率为5.95%,袋外数据误差率估计为10.27%。[结论]将职业健康监护数据与随机森林相结合,能够为焦虑人群的早期发现、筛选和干预提供帮助,为职业健康监护数据的利用提供新思路。

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来源
《职业卫生与应急救援》 |2017年第3期|199-202|共4页
作者
张镏琢; 王峰; 吴子俊; 黄红英; 谢立亚; 李智民; 冯文艇;
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作者单位

深圳市职业病防治院;

广东深圳518020;

香港中文大学赛马会公共卫生及基层医疗学院;

香港999077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类流行病学研究方法;
关键词
职业健康监护; 随机森林; 广泛性焦虑; GAD-7量表;

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