待验证50% 置信事实精确时间
打乱“过去一年的住院次数”特征会使 ROC-AUC 下降 0.075，影响约是其他特征的四倍。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
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相关事实
待验证消融实验显示移除到院前病史使 AUROC 下降 1.97 分，将检索置零使 AUROC 下降 0.99 分78% 相似待验证研究表明将收入从精确值泛化为5个区间可能导致模型AUC下降2-5个百分点69% 相似待验证AUC-ROC的核心优势在于对类别不平衡不敏感，能反映模型在不同分类阈值下的综合区分能力，AUC值范围在0.5到1.0之间68% 相似待验证使用每个状态的行为特征进行失败预测，在留出集上AUROC最高达到0.9466% 相似待验证ReachNT 的紧迫性模型在未见过的措辞上 ROC-AUC 为 0.84，作为包含人工审核的整体系统的一部分能捕获 99.3% 的危险工单。65% 相似
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