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健康风险预警模型构建与测试表序号模型名称预警指标数据来源预测方法模型评估指标测试集结果结论与改进建议1模型A指标1数据库A算法A准确率结果12模型B指标2数据库B算法B精确率结果23模型C指标3数据库C算法C召回率结果34模型D指标4数据库D算法DF1分数结果45模型E指标5数据库E算法EROCAUC结果5表格说明：序号：表示模型的编号。模型名称：用于区分不同的健康风险预警模型。预警指标：模型中使用的健康风险指标。数据来源：模型构建所使用的数据集。预测方法：模型所采用的具体算法。模型评估指标：用于评估模型功能的指标。测试集结果：模型在测试集上的评估结果。结论与改进建议：根据测试结果对模型的结论和建议。序号模型标识风险指标数据源建模方法评估指标测试集准确率模型优缺点分析改进措施建议1Model_X心血管风险电子健康记录逻辑回归AUC0.85准确率高，泛化能力一般考虑增加数据集多样性2Model_Y肥胖风险调查问卷决策树准确率0.78模型复杂度低，易于解释需要更复杂的特征工程3Model_Z糖尿病风险生物标志物支持向量机精确率0.90模型功能稳定，但过拟合风险尝试使用正则化技术4Model_W肺癌风险医学影像深度学习召回率0.92高召回率，但假阳性高优化分类阈值5Model_V肝脏疾病风险实验室数据随机森林F1分数0.75模型鲁棒性强，但功能波动大数据预处理标准化处理序号模型编号预警类型特征来源预测算法模型评估指标测试集指标值模型复杂度实施建议1HRM01心血管疾病电子健康记录&生物标志物XGBoost精确度&AUC0.95&0.92中等增加更多患者数据以增强模型泛化能力2HRM02肥胖风险调查问卷&生活方式数据LightGBM准确率&召回率0.88&0.低优化特征选择过程以提高模型效率3HRM03代谢综合征电子健康记录&药物记录LASSO回归F1分数&ROCAUC0.91&0.93高考虑引入时间序列分析处理动态数据4HRM04慢性阻塞性肺病医学影像&呼吸功能测试卷积神经网络精确度&准确率0.96&0.98高定期更新模型以适应新技术和方法5HRM05精神健康问题网络调查&

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