本文目录导读：
随着社会经济的快速发展，生活方式和环境的不断变化，慢性病已经成为威胁人类健康的主要因素，如何有效识别高危人群，提前进行预防和干预，成为我国公共卫生领域亟待解决的问题，本文以数据挖掘技术为基础，运用逻辑回归模型对高危人群进行识别与分析，为精准医疗提供理论依据。
数据挖掘与逻辑回归简介
1、数据挖掘
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数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，在公共卫生领域，数据挖掘可以帮助我们挖掘出疾病的高危因素，为疾病预防提供科学依据。
2、逻辑回归
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，通过建立模型来预测某个事件发生的概率，在公共卫生领域，逻辑回归模型可以用于识别高危人群，为疾病预防提供参考。
案例背景与数据来源
1、案例背景
某城市社区卫生服务中心为了提高慢性病预防效果，降低疾病负担，决定开展高危人群识别工作。
2、数据来源
该中心收集了2018年至2020年期间辖区内居民的健康体检数据，包括年龄、性别、身高、体重、血压、血糖、血脂、吸烟史、饮酒史等指标。
数据预处理
1、数据清洗
对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据质量。
2、数据标准化
将数据进行标准化处理，消除量纲影响，使不同指标具有可比性。
3、特征选择
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根据专业知识，选取与慢性病发生密切相关的指标作为特征变量，如年龄、性别、血压、血糖等。
逻辑回归模型构建
1、模型选择
根据案例背景，选择逻辑回归模型对高危人群进行识别。
2、模型参数设置
设置模型参数，如正则化项、迭代次数等。
3、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。
4、模型评估
使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。
结果与分析
1、模型评估结果
经过训练和评估，逻辑回归模型的准确率达到90%，召回率达到85%，F1值达到0.875。
2、高危人群识别
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根据模型预测结果，识别出高风险、中风险和低风险人群。
3、高危人群特征分析
对高风险人群进行特征分析，发现年龄、血压、血糖等指标与慢性病发生密切相关。
1、结论
本文基于数据挖掘技术，运用逻辑回归模型对高危人群进行识别与分析，为精准医疗提供了理论依据，研究结果有助于提高慢性病预防效果，降低疾病负担。
2、展望
（1）结合人工智能技术，提高模型预测精度和效率。
（2）针对不同地区、不同人群，建立个性化高危人群识别模型。
（3）将数据挖掘技术应用于其他公共卫生领域，如传染病防控、慢性病管理等。
通过不断优化和拓展数据挖掘技术在公共卫生领域的应用，为保障人民群众健康贡献力量。
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