本文目录导读：
随着我国人口老龄化加剧，慢性病已成为影响人民健康和社会经济发展的重要因素，如何有效识别高危人群，实施精准干预，对于控制慢性病发生、发展具有重要意义，逻辑回归作为一种经典的统计学习方法，在疾病预测、风险评估等领域具有广泛应用，本文以慢性病为例，基于逻辑回归模型进行高危人群分析，以期为慢性病防控提供有益参考。
数据来源与预处理
1、数据来源
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本文选取某地区慢性病患者数据作为研究对象，数据来源于当地疾病预防控制中心，数据包括患者的年龄、性别、血压、血糖、血脂、吸烟史、饮酒史、运动情况、饮食习惯等指标。
2、数据预处理
（1）缺失值处理：对于缺失值较多的指标，采用均值填充或删除含有缺失值的样本。
（2）异常值处理：对异常值进行剔除，以保证模型准确性。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
逻辑回归模型构建
1、模型选择
本文采用逻辑回归模型进行高危人群分析，逻辑回归是一种二元分类模型，适用于慢性病高风险人群识别。
2、模型参数设置
（1）选择合适的预测变量：根据专业知识，选取年龄、性别、血压、血糖、血脂、吸烟史、饮酒史、运动情况、饮食习惯等指标作为预测变量。
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（2）设置模型惩罚项：采用L2惩罚项，以防止过拟合。
（3）选择合适的迭代次数：设置迭代次数为100次，确保模型收敛。
3、模型训练与验证
（1）数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型验证。
（2）模型训练：使用训练集对逻辑回归模型进行训练，得到模型参数。
（3）模型验证：使用测试集对模型进行验证，计算模型准确率、召回率、F1值等指标。
结果分析
1、模型评估
根据测试集验证结果，逻辑回归模型在慢性病高危人群识别方面具有较高的准确率、召回率和F1值。
2、高危人群识别
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通过对模型进行预测，识别出高危人群，具体如下：
（1）高血糖：年龄≥40岁，血糖≥6.1mmol/L，吸烟史或饮酒史。
（2）高血压：年龄≥40岁，血压≥140/90mmHg，吸烟史或饮酒史。
（3）高血脂：年龄≥40岁，血脂≥5.2mmol/L，吸烟史或饮酒史。
（4）肥胖：体重指数（BMI）≥28kg/m²，吸烟史或饮酒史。
本文以慢性病为例，基于逻辑回归模型进行高危人群分析，结果表明，逻辑回归模型在慢性病高危人群识别方面具有较高的准确性，通过识别高危人群，有助于实施精准干预，降低慢性病发病风险，提高人民健康水平，在今后的工作中，可进一步优化模型，提高模型预测能力，为慢性病防控提供有力支持。
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