diagnosis_time >= DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 WEEK), '%Y-%m-%d %H:%i:%s')

时间: 2024-01-23 10:59:57 浏览: 66
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As an AI language model, I don't have a personal opinion or feelings. "Null" is a term used in computer programming to represent a value that is absent or undefined.
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SELECT CS.CLAIMS_ID, CE.LONG_NAME CORPORATENAME, CS.PATIENT_NAME, CS.EMPLOYEE_NAME,CS.DEPARTMENT,E.SUBSIDIARY ,E.BRANCH, CS.ADMISSION_DATE, CS.DISCHARGEABLE_DATE , CS.PROVIDER_NAME, CS.PANEL_PROVIDER, TRIM(DS.ICD_CODE)||', '||DS.DESCRIPTION DIAGNOSISNAME, CS.MC_TAKEN_DAY ,CR.DESCRIPTION COVERAGE_DESCRIPTION, SD2.FDESC CLAIMTYPE,CS.REMARKS, CS.DUE_TOTAL, CS.PAID_TO_CLAIMANT, CS.PAID_BY_CLAIMANT, CS.AUTHORIZATION_CODE, CS.SERVICE_DATE,CS.RECORD_NO,CS.SUB_RECORD_NO,CS.PLAN_ID,CS.TRANSMISSION_DATE,CS.CLAIMS_REC_DATE, CS.CLAIMS_STATUS ,CS.APPROVED_BY, CS.HOSP_INVOICE_NO, CS.TERMINAL_ID, CS.TERMINAL_TYPE, CS.DEDUCTIBLE,CS.POLICY_NO,CS.PAYEE_NAME,CS.CARD_NO, CS.DOCRCV_BY, CS.CENTRE_CODE ,CS.DOCUMENT_NO,CS.MRN , NVL((SELECT UPLDT FROM (SELECT UPLDT FROM SYT_ATTACHDOC LD WHERE TO_NUMBER(TRIM(LD.KEY1))=CS.CLAIMS_ID AND LD.MATERIAL_TYPE IN('申诉材料','补充材料','调查材料') AND ROWNUM<2 ORDER BY UPLDT DESC) WHERE ROWNUM<2),CS.SERVICE_DATE) AS LAST_DOCUMENT_RECEIVED_DATE FROM CLAIMS CS, CORPORATE CE, COVERAGE_MASTER CR, SYC_REFCD SD1, SYC_REFCD SD2, DIAGNOSIS DS , EMPLOYEE E WHERE CS.COVERAGE_ID = CR.COVERAGE_CODE AND CS.CORPORATE_CODE = CE.CORP_CODE AND CS.PRIMARY_DIAGNOSIS = DS.ICD_CODE AND CS.CLAIM_TYPE = SD1.REFCD AND CS.CARD_NO = E.CARD_NO AND SD1.VAR1 = SD2.REFCD AND SD1.MODID = 'ES' AND SD1.REFGRP = 'CLAIMTYP' AND SD2.MODID = 'ES' AND SD2.REFGRP = 'CLAIM_APPLICABLE' AND CS.PLAN_ID!='TEST-2023-GLOBAL-PLAN-DEMO' AND (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC')) AND (CS.CORPORATE_CODE IN (SELECT STNCD FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PY','CO')) OR (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC'))) AND CS.CLAIMS_REC_DATE>=TO_DATE('1999-01-01','yyyy-MM-dd') AND CS.CLAIMS_REC_DATE<TO_DATE('2099-01-01','yyyy-MM-dd')+1

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改写以下代码，使其计算准确率时将误报计算为非有效诊断：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

correct_diagnosis = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) + sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) + sum(testYreal_out==3 & testYreal==3) + sum(testYreal_out==4 & testYreal==4) false_positives = sum...

改写以下代码，使其计算准确率时分别将误报计算为非有效诊断：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

accuracy = (correct_diagnosis_1 + correct_diagnosis_2 + correct_diagnosis_3 + correct_diagnosis_4) / (total_diagnosis_1 + total_diagnosis_2 + total_diagnosis_3 + total_diagnosis_4) false_alarm_rate = ...

解释 description = Field(tokenize='spacy', lower=True, init_token='<sos>', eos_token='<eos>') diagnosis = Field(tokenize='spacy', lower=True, init_token='<sos>', eos_token='<eos>')

这段代码是使用 torchtext 库中的 Field 类来定义两个字段，分别是 description 和 diagnosis。Field 类用于指定文本字段的处理方式，包括分词、转小写、添加起始和结束标记等操作。 在这段代码中，使用了 'spacy' ...

target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name解释代码

这段代码假设你已经导入了一个名为"data"的数据集。其中，第一行将数据集中的"diagnosis"列赋值给"target_name"变量，也就是将目标值单独提取出来。...其中，axis=1表示删除列，因为"diagnosis"列的索引是1。

target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name代码翻译

这段代码的作用是将数据集data中的'diagnosis'列作为目标变量(target variable)存储在target_name变量中，同时将除'diagnosis'列之外的所有数据存储在X变量中。最后，将目标变量target_name存储在y变量中，以便后续...

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis y = np.array(y) #创建决策树算法对象 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) #构建决策树 tree_clf.fit(x,y) #绘制决策树结构 tree.plot_tree(tree_clf) from matplotlib.colors import ListedColormap plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #定义绘制决策树边界的函数 def plot_decision_boundary(clf, X, y, axes=[0, 10 , 0 , 5], data=True, legend=False, plot_training=True): x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s) X_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()] y_pred = clf.predict(X_new).reshape(x1.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#fafab0', '#0909ff', '#a0faa0']) plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap) if not data: custom_cmap2 = ListedColormap(['#7d7d58', '#4c4c7f', '#507d50']) plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8) if plot_training: plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], "yo", label="0") plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1],"bs", label="1") plt.axis(axes) if data: plt.xlabel("属性",fontsize=14) plt.ylabel("特征",fontsize=14) else: plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18) plt.xlabel(r"$x_2$", fontsize=18,rotation=0) if legend: plt.legend(loc="lower right", fontsize=14) tree_clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=4,random_state=43) tree_clf1.fit(x,y) tree_clf2.fit(x,y) plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(121) plot_decision_boundary(tree_clf1, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖一') plt.subplot(122) plot_decision_boundary(tree_clf2, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖二')

然后使用特征x和特征y进行分类，其中x取data的第3到第5列，y取data的diagnosis列。接着，创建决策树对象，并使用fit()方法进行训练。最后使用plot_decision_boundary()函数绘制决策树的结构和决策边界。该函数会根据...

解释def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in tqdm(enumerate(iterator), total=len(iterator)): src = batch.description trg = batch.diagnosis optimizer.zero_grad() output = model(src, trg) output_dim = output.shape[-1] output = output[1:].view(-1, output_dim) trg = trg[1:].view(-1) loss = criterion(output, trg) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator)

- output = output[1:].view(-1, output_dim) 和 trg = trg[1:].view(-1)：将模型输出和目标序列都进行裁剪和展平操作，以便计算损失函数。 - loss = criterion(output, trg)：计算模型输出和目标序列之间的...

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