基于逻辑回归关联规则的疾病预警模型

发布时间：2017-09-26 15:26

  本文关键词：基于逻辑回归关联规则的疾病预警模型

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【摘要】：医学数据挖掘的意义在于：通过现有病人数据信息的分析挖掘与整理,建立模型,对一些疾病的发生发展作出预测,从而在疾病出现危险因素时对其进行预防工作,更好的防止病情恶化或是挽救病人的生命。提高诊疗时效和医院服务患者的水平。文章以山东省某医院所有住院患者真实病例数据为依据,以患者是否发生深静脉血栓疾病为研究对象进行实证分析,建立模型。进而对未来的患者进行实时监控,预测其发病概率,缩小高危可疑人群范围,利于医院对该类患者作出特殊对待。进行该实证分析的意义,一方面是深静脉血栓形成对人体危害较大,可能危及生命,而且通过预防是可以有效控制其发生的。另一方面它代表的是一类问题,疾病预警模型研究,它是一个探索性的工作,可以为其他疾病的建模提供依据和经验。数据是由患者具有的特征症状及其是否发生深静脉血栓等字段信息组成。取自八个月的住院患者数据,共69779条记录,108例患者发病。提取了患者病历的65个特征字段作为预测变量。预测患者发生深静脉血栓的可能性。该研究属于二分类数据建模问题。建模工具众多,有的只能给出分类结果；有的则可以给出一个评分机制,这样的结果信息量更大,更具有实用价值。所以本次模型开发过程中以神经网络、支持向量机、Logistic回归为主要建模工具,他们均能给出相应的预测评分机制。Logistic回归模型在建立过程中,采用了逐步回归法并结合医学结论综合判断进行变量的选择。此外,考虑到了变量间的交互效应可能对结果也会有影响,所以文中借助关联规则进行交互效应的筛选和构造并且作为待选变量加入到模型中。神经网络采用的BP三层感知器模型,支持向量机采用的是支持向量ε-回归机模型。对于建模样本采取了两种选择方法,一种是以前四个月数据(大样本)作为建模样本。另一种是将前四个月数据中的没有得深静脉血栓患者案例随机去掉一部分(小样本),以提高样本中发病案例的比例,建立模型。检验样本均为后四个月的数据。在多数情况下,大样本模型在样本外的预测能力略优于小样本。这三种模型,从样本外预测能力来看,无较大差异,多数情况下,Logistic回归模型略优。此外,Logistic回归模型原理容易理解,实际含义明确,预测结果即是发病率,解释力强。综合来看,Logistic回归模型具有较好的实用价值。数据建设是优化模型的关键。此外,随着数据的改善可以考虑将多种模型综合运用,来提高模型的预测准确性。
【关键词】：logistic回归 关联规则 疾病预警模型
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R197.3;F224
【目录】：

• 中文摘要8-10
• 英文摘要10-12
• 第一章 绪论12-14
• §1.1 研究背景12-13
• §1.2 本文所做的工作及意义13-14
• 第二章 疾病预警模型建模理论14-31
• §2.1 Logistic回归14-20
• §2.2 基于关联分析的Logistic回归模型选择20-23
• §2.3 模型预测能力检验23-31
• 第三章 深静脉血栓疾病预警模型31-57
• §3.1 样本选择与变量整理31-40
• §3.2 模型选择过程40-47
• §3.3 模型预测能力检验及其预测结果47-57
• 第四章 其他方法建模结果57-62
• §4.1 预测能力检验方法-cap曲线57
• §4.2 模型结果对比57-62
• 第五章 总结与展望62-64
• §5.1 模型适用范围62
• §5.2 模型优化建议62-64
• 参考文献64-67
• 附录67-70
• 致谢70-71
• 学位论文评阅及答辩情况表71

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本文编号：924273