數(shù)據(jù)來自吉林大學第二醫(yī)院193位病人的反流癥狀指數(shù)評分量表(RSI)數(shù)據(jù),應用Logistic回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡模型對咽喉反流疾病進行預測.首先對數(shù)據(jù)進行預處理和相關性檢驗,再將數(shù)據(jù)按7:3拆分成訓練集和驗證集,最后通過Logistic回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型兩種方法對咽喉反流疾病進行預測.結果表明,Logistic回歸模型的預測準確率為99.39%,神經(jīng)網(wǎng)絡早停止法訓練出的模型預測準確率最高為98.61%.因此,Logistic回歸模型對咽喉反流性疾病的預測更加準確,為咽喉反流疾病的高效識別奠定了基礎.

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【文章目錄】：
1 Logistic回歸與逐步選擇
2 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
    2.1 L-M優(yōu)化算法[9]
    2.2 早停止法[9]
    2.3 規(guī)則化法[9]
3 數(shù)據(jù)預處理與相關性檢驗
    3.1 數(shù)據(jù)來源
    3.2 數(shù)據(jù)探索
    3.3 數(shù)據(jù)補缺
    3.4 相關性檢驗
4 模型訓練及結果分析
    4.1 建立Logistic回歸模型
    4.2 建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型
5 結論



本文編號：3843755