2023年5月19日 djc 禁煙アプリのログイン回数による脱落予測能のモデル間比較

2023年5月19日のdjcでは、2022年10月19日にJouranal of Medical Internet Research (IF2022 7.08)で公開された、禁煙アプリの早期脱落をアプリ開始後7日間のログイン回数のみで予測したら、ロジスティック回帰モデル、決定木モデル、support vector machineモデル、neural networkモデルのいずれもほぼ同等だったをお送りします。

Bricker J, Miao Z, Mull K, Santiago-Torres M, Vock DM. Can a Single Variable Predict Early Dropout From Digital Health Interventions? Comparison of Predictive Models From Two Large Randomized Trials. J Med Internet Res 2023; 25: e43629

予測因子の予測能が十分に高ければ、どのモデルを使っても結果は同じということでしょう。

なんと、Multimedia Appendix 2は、解析に利用した4529人分の生データ(xlsx)です！

禁煙アプリの二重盲検ランダム化比較試験(4試験4529人)のデータを利用し、試験開始後1週間のログイン回数による早期アプリ離脱(one week user)の予測能をロジスティック回帰、決定木、support vector machine, neural networkの4モデルで比較したらほぼ同等でした

解析データxlsxが公開されています https://t.co/2FTZ916Hva

— 山本陵平 (@yamamotoryohei_) May 12, 2023