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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	Bayes分类器在肺癌自身抗体多标记联合诊断中的应用显示文摘目的建立基于Bayes分类器的肺癌预测模型,探讨并评价该模型的预测效果。方法以前期筛选出的6个噬菌体展示肽与90例肺癌患者血清及90例正常对照血清的反应数据为基础,应用BinReg 2.0软件实现数据分析,建立Bayes肺癌预测模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价比较Bayes预测模型与Logistic回归模型、主成分回归模型、支持向量机模型的分类预测效果。结果 Bayes肺癌预测模型的灵敏度为92.00%,特异度为96.00%,能够较好地区分肺癌患者与正常对照。结论 Bayes数学预测模型可较准确地预测受检者患肺癌的概率。	刘岩常文军曹广文	2013	第二军医大学学报2013，34，12：	1

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