标题：基于逻辑回归的高危人群分析在数据挖掘中的应用
本文通过对数据挖掘应用案例的分析，深入探讨了基于逻辑回归的高危人群识别方法，详细介绍了逻辑回归模型的原理和特点，以及如何运用该模型进行数据挖掘和分析，通过实际案例研究，展示了逻辑回归在高危人群识别中的有效性和实用性，也讨论了该方法在数据挖掘中的应用挑战和未来发展趋势。
一、引言
在当今数字化时代，数据挖掘已成为企业和组织获取有价值信息的重要手段，高危人群分析是数据挖掘的一个重要应用领域，它可以帮助企业和组织识别潜在的风险和问题，采取相应的措施进行预防和干预，逻辑回归作为一种常用的统计分析方法，在高危人群分析中具有广泛的应用前景。
二、逻辑回归模型原理
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型，它的基本思想是通过建立一个线性模型，将输入变量映射到一个概率值上，然后根据概率值的大小将样本分为不同的类别，逻辑回归模型的数学表达式为：
$P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...+\beta_nX_n)}}$
$P(Y=1|X)$表示在输入变量$X$的情况下，样本属于类别 1 的概率；$\beta_0$为截距项；$\beta_1,\beta_2,...,\beta_n$为回归系数；$X_1,X_2,...
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