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随着我国医疗技术的不断发展，疾病预防与治疗的重要性日益凸显，在众多疾病中，一些疾病具有很高的发病率和死亡率，对人类健康造成严重威胁，如何准确识别高危人群，成为疾病预防与治疗的关键，本文以逻辑回归模型为基础，探讨其在数据挖掘中识别高危人群的应用与实践。
逻辑回归模型概述
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计模型，其基本原理是将因变量与多个自变量之间建立线性关系，并通过最大化似然函数来估计模型参数，在识别高危人群方面，逻辑回归模型能够根据历史数据预测个体发生某种疾病的风险程度。
逻辑回归在数据挖掘中识别高危人群的应用
1、数据收集与预处理
在应用逻辑回归模型识别高危人群之前，首先需要收集相关数据，数据来源可以包括医疗记录、问卷调查、流行病学调查等，收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据质量。
2、特征选择
特征选择是逻辑回归模型应用过程中的重要环节，通过分析数据，筛选出对疾病发生有显著影响的特征，可以提高模型预测精度，特征选择方法包括信息增益、卡方检验、递归特征消除等。
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3、模型训练与评估
使用预处理后的数据对逻辑回归模型进行训练，得到模型参数，在模型训练过程中，可以通过交叉验证等方法对模型进行调优，训练完成后，使用测试集对模型进行评估，判断模型在识别高危人群方面的性能。
4、模型应用
根据训练得到的逻辑回归模型，对个体进行疾病风险评估，高风险个体可作为重点关注对象，进行针对性的预防措施和治疗，模型还可以用于疾病预测，为医疗机构提供决策支持。
案例分析
以某地区心血管疾病为例，通过逻辑回归模型识别高危人群，具体步骤如下：
1、数据收集：收集该地区心血管疾病患者的临床资料，包括年龄、性别、血压、血脂、血糖等指标。
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2、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3、特征选择：通过信息增益、卡方检验等方法，筛选出对心血管疾病发生有显著影响的特征。
4、模型训练与评估：使用预处理后的数据对逻辑回归模型进行训练，并通过交叉验证进行模型调优。
5、模型应用：根据训练得到的模型，对个体进行心血管疾病风险评估，高风险个体作为重点关注对象。
逻辑回归模型在数据挖掘中识别高危人群具有显著优势，通过收集、预处理数据，选择合适特征，训练模型，并对模型进行评估，可以有效识别高危人群，为疾病预防与治疗提供有力支持，在实际应用中，还需不断优化模型，提高预测精度，为人类健康事业作出更大贡献。
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