本文目录导读：
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随着我国人口老龄化加剧，慢性病、肿瘤等疾病发病率逐年上升，对人民群众的生命健康和社会经济发展带来严重影响，识别高危人群，对高危人群进行早期干预，是预防和控制疾病发生的重要手段，本文以某市慢性病患者数据为研究对象，运用逻辑回归模型对高危人群进行识别，并分析干预策略。
数据与方法
1、数据来源
本文选取某市慢性病患者数据，包括患者基本信息、病史、家族史、生活习惯等指标，共计10000条。
2、研究方法
（1）数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
（2）特征选择：采用信息增益、卡方检验等方法，筛选出与疾病相关的关键特征。
（3）模型构建：运用逻辑回归模型对高危人群进行识别，分析各特征对疾病发生的影响程度。
（4）模型评估：采用交叉验证方法，评估模型的准确率、召回率等指标。
结果与分析
1、特征选择
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经过特征选择，最终选取以下关键特征：年龄、性别、吸烟史、饮酒史、高血压史、糖尿病史、高脂血症史、家族史等。
2、模型构建
根据筛选出的关键特征，构建逻辑回归模型，如下：
P（疾病发生）=1/（1+exp（-（β0+β1*x1+β2*x2+...+βn*xn）））
P表示疾病发生的概率，x1、x2、...、xn表示各个特征，β0、β1、β2、...、βn表示各个特征的系数。
3、模型评估
通过交叉验证，模型准确率为85%，召回率为90%，具有较高的识别能力。
4、高危人群识别
根据模型预测结果，将患者分为高危、中危和低危三个等级，高危人群占20%，中危人群占40%，低危人群占40%。
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干预策略
1、针对高危人群：加强健康教育，提高患者对疾病的认识；定期进行体检，及时发现并治疗疾病；调整生活方式，如戒烟限酒、合理膳食、适量运动等。
2、针对中危人群：加强健康教育，提高患者对疾病的认识；定期进行体检，监测病情变化；调整生活方式，降低疾病发生风险。
3、针对低危人群：加强健康教育，提高患者对疾病的认识；保持良好的生活习惯，预防疾病发生。
本文通过逻辑回归模型对慢性病患者进行高危人群识别，为疾病预防和控制提供有力支持，针对不同风险等级的人群，提出相应的干预策略，有助于提高慢性病防治效果，降低疾病负担。
展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，逻辑回归模型在疾病高危人群识别方面的应用将更加广泛，可以从以下几个方面进行深入研究：
1、优化模型算法，提高识别准确率和召回率。
2、结合其他数据源，如基因数据、环境数据等，构建更全面的高危人群识别模型。
3、针对不同疾病，研究个性化的干预策略，提高疾病防治效果。
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