【摘 要】
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目的探索性建立绝经后妇女发生严重骨质疏松症的预测模型。方法采用数据挖掘技术之决策树、神经网络和Logistic回归分析,并在SAS9.1.3Enterprise Miner平台进行。结果通过决
【机 构】
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中国中医科学院中医临床基础医学研究所,江西中医学院
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目的探索性建立绝经后妇女发生严重骨质疏松症的预测模型。方法采用数据挖掘技术之决策树、神经网络和Logistic回归分析,并在SAS9.1.3Enterprise Miner平台进行。结果通过决策树、Logistic回归分析、神经网络这三种模型的ROC曲线比较,从曲线下面积可以看出,神经网络和Logistic回归模型拟合度较好,决策树拟合度较差。说明在对严重骨质疏松症的预测研究中,可以考虑应用神经网络和Logistic回归模型。初步预测:BMI<22.65、健忘程度高,手足心热程度低的患者更易于发展为严重骨质疏松症。结论神经网络和Logistic回归适合作为预测严重骨质疏松症的模型;BMI指数、健忘及手足心热的程度可以作为探索性地预测严重骨质疏松症的指标。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技