本文目录导读：
随着社会经济的发展和人口老龄化，各类疾病发病率逐年上升，特别是心血管疾病、肿瘤等重大疾病，严重威胁着人们的健康，为提高疾病预防控制水平，减少疾病负担，有必要对高危人群进行早期识别和干预，数据挖掘与逻辑回归模型作为一种有效的数据分析方法，在识别高危人群方面具有显著优势，本文以某地区心血管疾病为例，探讨基于数据挖掘与逻辑回归模型识别高危人群的应用。
数据挖掘与逻辑回归模型简介
1、数据挖掘
数据挖掘是指从大量、复杂、多源的数据中，通过数据预处理、特征选择、模型构建等步骤，提取有价值的信息、知识或模式的过程，数据挖掘技术在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、教育等。
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2、逻辑回归模型
逻辑回归模型是一种常用的概率预测模型，主要用于分类问题，在二分类问题中，逻辑回归模型可以估计事件发生的概率，并根据概率大小进行分类，逻辑回归模型的基本原理是将多个自变量与因变量之间的关系表示为对数几率函数，从而实现对因变量的预测。
研究方法
1、数据收集与处理
本研究选取某地区心血管疾病患者作为研究对象，收集患者的临床资料，包括年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、饮酒史等，通过对数据进行清洗、整合，构建患者数据库。
2、特征选择
利用信息增益、卡方检验等方法对原始特征进行筛选，选取与心血管疾病发生相关的特征。
3、模型构建
采用逻辑回归模型对筛选后的特征进行建模，通过交叉验证方法确定模型参数，实现心血管疾病高危人群的识别。
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4、模型评估
利用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，分析模型性能。
结果与分析
1、特征选择
经过特征选择，最终选取以下特征作为模型输入：年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、饮酒史。
2、模型构建
通过交叉验证方法，确定逻辑回归模型的参数，得到最优模型。
3、模型评估
模型准确率为85%，召回率为80%，F1值为82.5%，表明模型具有较高的识别能力。
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4、高危人群识别
根据模型预测结果，筛选出高危人群，并对其进行早期干预，降低心血管疾病发病风险。
基于数据挖掘与逻辑回归模型在识别心血管疾病高危人群方面具有显著优势，通过构建有效的模型，可以实现对高危人群的早期识别和干预，提高疾病预防控制水平，随着数据挖掘与逻辑回归模型在更多领域的应用，将为我国疾病预防控制事业提供有力支持。
展望
1、拓展研究范围：将数据挖掘与逻辑回归模型应用于其他疾病领域，如肿瘤、传染病等，提高疾病预防控制水平。
2、优化模型性能：通过改进特征选择、模型参数优化等方法，提高模型预测精度。
3、深化研究内容：结合大数据、人工智能等技术，开展疾病预测、风险预警等方面的研究。
4、推广应用：将研究成果应用于实际工作中，为疾病预防控制提供有力支持。
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