基于机器学习构建高血压肾病预测模型研究
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[摘要] 目的 探讨基于机器学习构建高血压肾病（hypertensive nephropathy，HN）预测模型研究。方法 纳入2023年4月至2024年3月于台州市第一人民医院就诊的318例高血压患者，按7∶3比例将患者分为训练集和验证集，使用最小绝对收缩和选择算子算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）对训练集进行临床特征选择，从18项临床变量中得到12项有临床意义的变量。（剩余7403字）