基于随机森林的焦虑情况职业健康监护数据分析
目的：探讨使用随机森林的方法分析职业健康监护数据对职业人群焦虑情况的分类能力.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,用OOB误差率估计分类效果.结果：随机森林对焦虑情况的分类效果较好,焦虑组错分率为14.62％,非焦虑组错分率为5.95％.OOB误差率估计为10.27％.讨论：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了新思路.
职业人群 焦虑症状 健康监护 随机森林
张镏琢 王峰 吴子俊 黄红英 谢立亚 李智民 冯文艇
518000 深圳,深圳市职业病防治院 香港,香港中文大学赛马会公共卫生及基层医疗学院
国内会议
哈尔滨
中文
1-7
2016-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）