机器学习ensemble分类器的目的是什么？
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机器学习集成分类器的目标是在180天的随访中预测covid-19康复者的结局变量。这些变量包括任何计算机断层扫描（ct）发现的肺部异常、中重度ct异常（严重度评分>5）、功能肺损伤以及持续症状。该分类器旨在评估在轻至中度病例和重度至危重病例等不同covid-19幸存者群体中，这些预测的性能。
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评分是如何进行的？
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我们通过接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic, roc)和重复20折交叉验证（五次重复）的统计分析来评估机器学习集成分类器的表现。roc曲线和指标，如曲线下面积(area under curve, auc)、敏感度(sensitivity, se)和特异性(specificity, sp)，被用来评价该分类器预测结局变量的准确性能力。
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对于那些严重或危重症的covid-19康复者来说呢？
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对于重度和危重的covid-19康复者，ensemble分类器和单个分类器预测ct异常和肺功能障碍的敏感度明显高于轻症和中症患者。这表明，与病情较轻的患者相比，机器学习ensemble分类器在预测经历过严重或危重症covid-19患者的肺部异常和功能损害方面更为有效。
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