Таблица 2. Сравнение эффективности моделей в прогнозировании АКТГ-ЭС среди пациентов с АКТГ-зависимым гиперкортицизмом

Алгоритм	Площадь под ROC-кривой (AUC)	Чувствительность, %	Специфичность, %
Linear Discriminant Analysis	0,820	95,7	35,9
Logistic Regression	0,807	93,6	41,0
GLMNET	0,840	96,4	28,2
SVM Radial	0,824	91,4	51,3
kNN	0,783	95,7	28,2
Naive Bayes	0,856	95,0	48,7
CART	0,694	87,3	48,7
C5.0	0,818	84,9	61,5
Bagged CART	0,808	85,7	56,4
Random Forest	0,841	89,3	51,3
Generalized Boosted Modeling	0,867	90,0	56,4