基于优化决策树的脑卒中日常生活习惯风险因素分析

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目的新建模型分析吸烟、饮酒、食肉或牛奶、食蔬菜水果、运动5个日常生活习惯对脑卒中风险的影响以及同其它风险因素的关系。方法采集23 682个病例信息,建立19项分析指标,将日常生活习惯数据同生理体征数据进行综合分析;优化C4.5算法,改进算法流程,新建脑卒中风险分析模型,推导风险知识规则。结果优化后决策树正确分类比为84.8788%,精准度平均值为0.8970;导出43条知识规则,表明日常生活行为习惯对脑卒中风险有间接的影响,在高血压、糖尿病、高胆固醇、BMI危险因素存在时,影响更明显,部分因素对风险的影响力也与性别、年龄有关;五个因素共存分析的结果与他人单意思分析结果相同或相近。结论该模型具备一定性能优势,分析结果准确有效,可用于国人脑卒中日常生活习惯风险预测。
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