基于Logistic回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較的咽喉反流疾病的精準(zhǔn)預(yù)測
發(fā)布時間:2023-08-26 02:14
數(shù)據(jù)來自吉林大學(xué)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(yīng)用Logistic回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對咽喉反流疾病進(jìn)行預(yù)測.首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和相關(guān)性檢驗,再將數(shù)據(jù)按7:3拆分成訓(xùn)練集和驗證集,最后通過Logistic回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩種方法對咽喉反流疾病進(jìn)行預(yù)測.結(jié)果表明,Logistic回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為99.39%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早停止法訓(xùn)練出的模型預(yù)測準(zhǔn)確率最高為98.61%.因此,Logistic回歸模型對咽喉反流性疾病的預(yù)測更加準(zhǔn)確,為咽喉反流疾病的高效識別奠定了基礎(chǔ).
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
1 Logistic回歸與逐步選擇
2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)處理與相關(guān)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(guān)性檢驗
4 模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
4.1 建立Logistic回歸模型
4.2 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5 結(jié)論
本文編號:3843755
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【文章目錄】:
1 Logistic回歸與逐步選擇
2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)處理與相關(guān)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(guān)性檢驗
4 模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
4.1 建立Logistic回歸模型
4.2 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5 結(jié)論
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