【摘 要】
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随着时代的进步与科学技术的发展,各个行业与领域的数据量与数据多样性都在增加,尤其是在医疗领域,其数据更是面临着极为复杂的情况。且现在已进入2021年,在信息技术和医疗技术同步快速发展的条件下,医疗行业已进入了全新的智能化时代,数字化的电子病历有助于对疾病情况进行深入地研究。本篇论文选择了 UCI机器学习数据库中的心力衰竭数据集,其中包括299名患者的生存情况,包含了 12个自变量与1个因变量。自变
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随着时代的进步与科学技术的发展,各个行业与领域的数据量与数据多样性都在增加,尤其是在医疗领域,其数据更是面临着极为复杂的情况。且现在已进入2021年,在信息技术和医疗技术同步快速发展的条件下,医疗行业已进入了全新的智能化时代,数字化的电子病历有助于对疾病情况进行深入地研究。本篇论文选择了 UCI机器学习数据库中的心力衰竭数据集,其中包括299名患者的生存情况,包含了 12个自变量与1个因变量。自变量当中有一个特殊变量:跟踪天数,仅代表回访患者的时间,实质上对目标事件即心力衰竭患者死亡情况无影响,在本篇论文的研究中,选择将其进行剔除,仅对剩余的11个自变量进行处理与研究。首先,对数据进行描述性统计,我们需要对分类变量与数值变量分别进行描述;其次针对11个自变量,在面对299名心力衰竭患者随机选出的70%的训练集中,分别用LASSO惩罚法、相关系数法、向后选择法对其进行特征选择,并根据其重要性进行排序;之后用筛选出的自变量,分别对随机选中的30%的测试集进行生存预测的观察,所采用的方法有:Gradient Boosting模型、SVM模型、KNN模型与随机森林模型;同时我们选择不同的评价标准与不同的参数对模型进行不断地调参和检验,直至得到最优的变量筛选结果。在选择出最重要的几种变量之后,将其与因变量进行逻辑回归,得出显著的回归模型与各个变量的估计系数,探索其对模型的具体影响效果,为今后的疾病诊断治疗提供帮助与针对性的建议。
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