毕业设计（论文）

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毕业设计（论文）报告

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基于三种机器学习方法研究骨质疏松性骨折危险因素及构建列线图预测模型

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基于三种机器学习方法研究骨质疏松性骨折危险因素及构建列线图预测模型

摘要：骨质疏松性骨折是一种常见的骨骼疾病，严重影响患者的日常生活质量。本研究旨在利用三种机器学习方法，即支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT），对骨质疏松性骨折的危险因素进行深入研究，并构建列线图预测模型。通过对大量临床数据的分析，我们发现了与骨质疏松性骨折相关的关键