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病马疝气症与死亡率预测

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简介：
本研究探讨了病马疝气病症的特点、影响因素及其对患病马匹生存率的影响，并建立了基于临床数据的死亡风险预测模型。 这段文字描述了一个使用Logistic回归模型预测病马因疝气症导致的死亡率的代码及相应的数据集。

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  • 病马疝气症与死亡率预测
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    本研究探讨了病马疝气病症的特点、影响因素及其对患病马匹生存率的影响，并建立了基于临床数据的死亡风险预测模型。 这段文字描述了一个使用Logistic回归模型预测病马因疝气症导致的死亡率的代码及相应的数据集。
     
  • 用于预测病马因疝气死亡率的测试数据集
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    该数据集专为预测病马由于疝气导致的死亡风险而设计，包含大量相关特征和结果信息，旨在辅助研究者开发高效预测模型。
     
  • 死亡率预测模型： mortality
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    mortality是一款专注于预测死亡率的高级统计模型。它通过分析大量人口健康数据，为医疗政策制定者、研究人员提供精准的风险评估与趋势预测，助力公共卫生决策优化。 部署计分模型的软件包提供了如何为远程评分/预测部署模型的相关指导。 在R语言环境中安装该软件包的方法如下： ```r library(devtools) install_github(QlikBrianB/mortality) ```
     
  • 病马疝气数据集 - horseColicData.zip
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    病马疝气数据集包含了关于患有疝气及其他疾病的马匹的医疗记录和实验结果，旨在用于疾病预测及研究。该数据集有助于科研人员开发诊断模型，提高动物医学水平。 逻辑回归用于预测病马数据集。该数据集被分为测试集和训练集，每个样本包含22个字段，最后一个字段是类别标签0或1。字段之间的分隔符为\t。
     
  • 基于逻辑回归的病马死亡预测模型.zip
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    本研究运用逻辑回归分析建立病马死亡风险预测模型，旨在通过关键生理指标有效评估患病马匹的生存几率，为兽医提供科学决策依据。 使用预处理过的数据集通过疝气病症预测病马的死亡率，并提供相应的Python代码。
     
  • 利用逻辑回归预测患疝气马匹的生存几率。
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    本研究运用逻辑回归分析方法，旨在评估和预测患有腹股沟阴囊疝的马匹生存概率，为兽医临床决策提供数据支持。 本次实战内容将使用Logistic回归来预测患疝气病的马能否存活。原始数据集包含了368个样本和28个特征。这种疾病不一定源自马的肠胃问题，其他因素也可能引发该病症。数据集中包括了医院检测马疝病的一些指标，有的较为主观且难以测量，例如疼痛级别等。 此外需要注意的是，在部分指标主观及难测之外，还存在约30%的数据缺失情况。预处理阶段主要完成两项工作：对于测试集中的特征值缺失项，我们用实数0来替换所有空缺值；由于采用Logistic回归模型并考虑到sigmoid(0)=0.5这一特性（即它对结果的预测不具有任何倾向性），这不会影响到回归系数。而对于类别标签缺失的数据，则直接丢弃。 原始数据集经过处理后，保存为两个文件：horseColicTest.txt和horseColicTraining.txt。
     
  • BayesDemog: 贝叶斯方法在死亡率预测中的应用
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    BayesDemog采用贝叶斯统计模型来分析和预测人口死亡率的变化趋势，为政策制定者提供精准的人口老龄化及健康保障数据支持。 贝叶斯·德莫格的死亡率预测方法在论文《使用潜在高斯模型对死亡率进行贝叶斯预测》中有详细论述。该文作者为Alexopoulos, A.，Dellaportas, P. 和 Forster, J.J（2019年），发表于《皇家统计学会杂志：系列A-社会统计》，DOI编号为 10.1111/rssa.12422。
     
  • 疾病症状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息，为疾病早期预警系统提供支持，帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统，并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息，包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术，可以轻松清理这些数据，用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言： - 疾病种类：真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪（脑出血）。
     
  • 基于MATLAB的时间序列预测代码-LCFIT：在线李-卡特死亡率模型预测
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    本项目提供一个基于MATLAB实现的时间序列预测工具LCFIT，专注于应用李-卡特模型进行在线死亡率预测。 时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，在统计学和机器学习中有着广泛的应用。MATLAB作为一个强大的数值计算与编程环境，被用于实现各种复杂的时间序列模型。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”项目专注于使用MATLAB进行时间序列预测，并特别针对死亡率数据的应用。 李-卡特模型（Lee-Carter Model）是一种在人口统计学中广泛应用的方法，能够有效预测未来的人口死亡率。该方法由Paul Lee和Kei-Hiroshi Carter于1992年提出，它基于年龄与时间两个维度对死亡率进行建模，可以捕捉到随时间和年龄变化的死亡率趋势。 使用MATLAB实现李-卡特模型通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：收集并整理历史上的死亡率数据。这些数据一般以年龄和年份为索引的数据矩阵形式存在，并且需要按照特定年龄段与相应年份进行排列。 2. **参数估计**：使用MATLAB的优化工具箱，例如`lsqcurvefit`函数来估算模型中的参数。李-卡特模型通常包括两个主要类型参数——年龄趋势和年度效应，这些通过最小二乘法或其他优化算法求解获得。 3. **模型构建**：该公式可以表示为 `log(mortality) = a_age + b_age * time + k_age + error` ，其中，`a_age` 和 `b_age` 代表与年龄相关的参数；而 `k_age` 则是年度效应的体现。此外，还有时间变量（即年份）、死亡率以及随机误差项。 4. **模型校验**：通过分析残差和检查自相关性等方法来验证所建立模型的有效性和稳定性。 5. **预测**：一旦确定了所有参数值后，就可以利用此模型对未来几年的死亡率进行预估。这需要将未来的年份代入公式，并结合年龄及时间趋势来进行计算。 6. **结果可视化**：借助MATLAB提供的绘图功能（如`plot`或 `surf`），可以以图形方式展示拟合效果和预测结果，从而帮助理解模型的表现。 项目中的“LCFIT-coherent-fix”可能是对原李-卡特模型的优化版本，可能针对特定问题进行了改进。这或许包括更稳健的数据处理流程、更为精确的参数估计方法或用于改善预测准确度的技术等。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”是一个基于MATLAB的时间序列分析项目，旨在为研究者和实践工作者提供一个可扩展且灵活的人口死亡率预测工具。通过深入学习并应用该代码库，可以提升在时间序列分析及人口统计学领域的专业技能。 理解这些概念和技术对于掌握此项目的原理与操作至关重要。
     
  • 基于症状的疾病预测方法
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    本研究提出了一种基于患者症状进行疾病早期预测的方法，旨在通过分析症状间的关联性提高诊断准确率和效率，为个性化医疗提供支持。 该项目旨在通过使用机器学习算法根据症状预测疾病。研究的算法包括朴素贝叶斯、决策树和随机森林以及梯度提升。 数据集包含133列，其中前132列记录了患者的症状表现情况，最后一列表明患者最终确诊的疾病类型。另一个相关数据集包含了三列信息：病症名称、该病出现次数及对应的症状。 可以将整个表格复制粘贴到Excel工作表中进行分析或使用Beautifulsoup对其进行抓取处理。