数据挖掘应用案例分析第十章基于逻辑回归的高危人群，基于逻辑回归模型在识别高血压高危人群中的应用案例分析

本文目录导读：

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1. 数据来源与处理
2. 模型构建与评估
3. 结果与分析
4. 展望

随着社会经济的发展和生活方式的改变，高血压已成为我国最常见的慢性病之一，高血压不仅严重影响患者的生活质量，还可能导致心脏病、脑卒中等严重并发症，早期识别高血压高危人群，对预防和控制高血压具有重要意义，本文将以某地区高血压患者数据为研究对象，通过构建基于逻辑回归模型的高血压高危人群识别模型，为临床实践提供参考。

数据来源与处理

1、数据来源

本研究选取某地区2015年至2019年期间的高血压患者数据作为研究对象，数据包括患者的性别、年龄、体重指数（BMI）、吸烟史、饮酒史、家族史、血压值、血脂水平、血糖水平等指标。

2、数据处理

（1）数据清洗：对数据进行缺失值处理、异常值处理等，保证数据质量。

（2）特征工程：根据高血压发病机制和临床特点，选取与高血压相关的特征，如性别、年龄、BMI、吸烟史、饮酒史、家族史等。

（3）数据标准化：对特征进行标准化处理，消除量纲影响。

模型构建与评估

1、模型构建

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采用逻辑回归模型构建高血压高危人群识别模型，对特征进行筛选，剔除对预测结果影响不显著的变量，利用筛选后的特征构建逻辑回归模型，通过最大似然估计法求解模型参数。

2、模型评估

采用交叉验证方法对模型进行评估，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集构建模型，在测试集上评估模型性能，评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

结果与分析

1、特征筛选

根据模型构建过程中的重要性排序，选取以下特征：年龄、BMI、吸烟史、饮酒史、家族史。

2、模型评估

经过交叉验证，所构建的逻辑回归模型在测试集上的准确率为85.6%，召回率为78.9%，F1值为81.8%，与随机猜测的准确率（25%）相比，模型具有显著优势。

3、高危人群识别

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根据模型预测结果，将患者分为高危、中危和低危三个等级，高危患者占样本的35.2%，中危患者占样本的28.6%，低危患者占样本的36.2%。

本文以某地区高血压患者数据为研究对象，构建了基于逻辑回归模型的高血压高危人群识别模型，结果表明，该模型具有较高的准确率、召回率和F1值，能够有效识别高血压高危人群，该模型为临床实践提供了有益的参考，有助于提高高血压的早期识别和干预效果。

展望

1、拓展特征：在模型构建过程中，可以进一步拓展与高血压相关的特征，如心理因素、社会因素等。

2、模型优化：针对模型性能，可以尝试采用其他机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对模型进行优化。

3、应用推广：将模型应用于其他地区、不同年龄段的高血压患者，验证模型的普适性。

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