本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，在公共卫生领域，数据挖掘技术可以帮助我们识别高危人群，为疾病预防、治疗提供有力支持，本章将结合具体案例，探讨基于逻辑回归的高危人群识别方法及其在公共卫生领域的应用。
逻辑回归模型概述
逻辑回归是一种常用的二元分类模型，主要用于预测事件发生的概率，在公共卫生领域，逻辑回归模型可以用于识别高危人群，为疾病预防、治疗提供依据，逻辑回归模型的基本原理是：通过分析样本数据，建立事件发生与相关因素之间的数学模型，从而预测事件发生的概率。
案例介绍
某市为提高公共卫生服务水平，利用数据挖掘技术对居民健康数据进行分析，识别高危人群，以降低疾病发生率和死亡率，以下为该案例的具体实施过程：
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1、数据收集：收集某市居民的年龄、性别、居住地、生活习惯、疾病史、体检指标等数据，共计10000条。
2、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
3、特征选择：根据专业知识，从原始数据中选取与疾病发生相关的特征，如年龄、性别、血压、血糖等，共计20个特征。
4、模型建立：采用逻辑回归模型对数据进行分析，建立疾病发生与相关因素之间的数学模型。
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5、模型评估：通过交叉验证等方法，对模型进行评估，确保模型具有较高的预测准确率。
6、高危人群识别：根据模型预测结果，将居民分为高危、中危和低危三个等级，为公共卫生部门提供决策依据。
案例分析
1、模型效果：经过模型评估，该逻辑回归模型具有较高的预测准确率，能够有效识别高危人群。
2、应用价值：通过识别高危人群，公共卫生部门可以针对性地开展疾病预防、健康教育等工作，降低疾病发生率和死亡率。
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3、案例启示：该案例表明，数据挖掘技术在公共卫生领域具有广阔的应用前景，通过逻辑回归等模型，可以实现对高危人群的有效识别，为疾病预防、治疗提供有力支持。
本文以某市公共卫生领域为例，探讨了基于逻辑回归的高危人群识别方法及其在公共卫生领域的应用，通过案例分析，验证了该方法的有效性和实用性，在今后的发展中，数据挖掘技术将在公共卫生领域发挥越来越重要的作用，为提高人民健康水平、降低疾病负担提供有力支持。
标签： #数据挖掘应用案例分析
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