基于决策树、逻辑回归和改进神经网络的几种慢性病的危险因素分析研究

• 作者: 马莉雅
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 危险因素 慢性病 基于梯度下降的神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 58-65
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 1509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2014.12.012

摘要

本文采用决策树(C4.5)、逻辑回归(LR)和一种改进的神经网络(基于梯度下降, GDNN),分析高血压、高血脂、糖尿病、冠心病这四种慢性病各自的危险因素和共同的危险因素,以观察四种慢性病之间的关联关系。通过本文的研究表明：(1)四种慢性病共同的危险因素有：年龄、性别、收缩压、甘油三酯、总胆固醇、BMI、餐后2h 血糖、LDL-C、吸烟、糖尿病、高血脂、冠心病、高血压；(2)我们还发现 C4.5、LR、GDNN、BNN 都适用于与分析高血压的危险因素；(3)C4.5, GDNN比 LR 和 BNN 更适用于分析糖尿病、高血脂、冠心病的危险因素；(4)GDNN 在分析四种慢性的危险因素时,其准确度高于BNN。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马莉雅		1	9	1.0	1.0