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随着社会经济的发展和人口老龄化趋势的加剧，各类疾病对人类健康的威胁日益严重，如何准确识别高危人群，采取有效的预防措施，降低疾病发生率和死亡率，成为公共卫生领域亟待解决的问题，本文基于数据挖掘和逻辑回归分析，构建高危人群识别模型，以期为疾病预防和控制提供科学依据。
数据挖掘与逻辑回归分析概述
1、数据挖掘
数据挖掘是指从大量、复杂、不完全的数据中，通过算法和统计方法发现隐含的、未知的、有价值的信息和知识的过程，数据挖掘广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等。
2、逻辑回归分析
逻辑回归分析是一种用于预测二分类因变量的统计方法，在公共卫生领域，逻辑回归分析常用于研究疾病发生的影响因素，以及构建疾病风险评估模型。
高危人群识别模型的构建
1、数据收集与处理
（1）数据来源：本文以某地区居民健康档案数据为基础，包括人口学特征、疾病史、生活习惯、体检指标等。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
2、特征选择
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（1）相关性分析：通过计算特征之间的相关系数，筛选出与疾病发生相关的特征。
（2）信息增益：根据特征对疾病发生概率的贡献度，选择信息增益最大的特征。
3、模型构建
（1）逻辑回归模型：以疾病发生为因变量，筛选出的特征为自变量，构建逻辑回归模型。
（2）模型参数优化：通过交叉验证等方法，调整模型参数，提高模型预测精度。
4、模型评估
（1）混淆矩阵：计算模型预测结果与实际结果的混淆矩阵，评估模型的整体性能。
（2）ROC曲线：绘制ROC曲线，计算AUC值，评估模型区分能力。
高危人群识别模型的应用
1、疾病预防与控制
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（1）识别高危人群：利用构建的高危人群识别模型，对居民进行风险评估，识别出潜在的高危人群。
（2）制定预防措施：针对高危人群，制定针对性的预防措施，降低疾病发生率和死亡率。
2、医疗资源配置
（1）合理分配医疗资源：根据高危人群的分布情况，合理分配医疗资源，提高医疗服务的公平性和效率。
（2）降低医疗成本：通过早期干预，降低疾病发生率和死亡率，从而降低医疗成本。
本文基于数据挖掘和逻辑回归分析，构建了高危人群识别模型，该模型能够有效识别疾病高危人群，为疾病预防和控制提供科学依据，在今后的研究中，可以进一步优化模型，提高模型的预测精度和应用价值。
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