本章主要探讨了数据挖掘在回归分析中的应用，特别关注了逻辑回归模型在识别高危人群方面的应用。通过案例分析，阐述了如何利用数据挖掘与逻辑回归技术进行高危人群识别，以实现精准预防和干预。
本文目录导读：
随着我国人口老龄化加剧，慢性病、心血管疾病等疾病发病率逐年上升，对人民群众的健康和生命安全构成了严重威胁，如何有效识别高危人群，采取针对性预防措施，已成为公共卫生领域亟待解决的问题，本文基于数据挖掘与逻辑回归分析，对高危人群进行识别与应用研究，以期为我国公共卫生事业提供有益参考。
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数据挖掘与逻辑回归分析概述
1、数据挖掘
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，广泛应用于金融、医疗、教育等领域，数据挖掘的主要任务包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等。
2、逻辑回归分析
逻辑回归分析是一种用于预测二元事件发生概率的统计方法，适用于分类问题，在医疗领域，逻辑回归分析常用于疾病风险评估、患者预后预测等。
三、基于数据挖掘与逻辑回归分析的高危人群识别方法
1、数据收集与预处理
（1）数据收集：收集与高危人群相关的数据，包括人口统计学数据、生活习惯、疾病史、医疗检查结果等。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整合，消除缺失值、异常值，提高数据质量。
2、特征选择
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（1）相关性分析：分析各特征与高危人群之间的关系，筛选出与高危人群相关性较高的特征。
（2）信息增益分析：计算各特征的信息增益，选择信息增益较高的特征。
3、逻辑回归模型建立
（1）选择合适的逻辑回归模型：根据数据特点，选择适合的逻辑回归模型，如二元逻辑回归、多项逻辑回归等。
（2）模型参数优化：通过交叉验证等方法，优化模型参数，提高模型预测精度。
4、模型评估与优化
（1）模型评估：使用混淆矩阵、ROC曲线等指标评估模型性能。
（2）模型优化：根据评估结果，调整模型参数或选择更合适的模型，提高模型预测精度。
高危人群识别应用案例
1、慢性病高危人群识别
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通过对慢性病患者的临床数据进行分析，识别出具有慢性病高危风险的人群，为医疗机构提供针对性预防措施。
2、心血管疾病高危人群识别
通过分析心血管疾病患者的病史、生活习惯等数据，识别出具有心血管疾病高危风险的人群，为患者提供早期干预和预防。
3、肿瘤高危人群识别
通过对肿瘤患者的临床数据进行分析，识别出具有肿瘤高危风险的人群，为患者提供早期筛查和干预。
本文基于数据挖掘与逻辑回归分析，对高危人群进行识别与应用研究，为我国公共卫生事业提供了有益参考，在实际应用中，可根据具体需求，不断优化模型，提高识别精度，为公众健康保驾护航。
标签： #数据挖掘应用
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