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Logistic回归用于预测患病马的死亡情况。

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简介：
利用对疝气病症预测病马死亡率的预处理数据建立的Python代码集合。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • Logistic预测_逻辑回归_LRMATLAB
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    本资源介绍如何使用MATLAB进行物流回归（逻辑回归）模型构建与预测，涵盖数据准备、模型训练及评估等步骤。 使用MATLAB实现逻辑回归分类功能，并输出预测标签predict_label以及准确性ACC。
     
  • 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。
     
  • 心脏病患者病情预测模型.rar
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    本项目旨在构建心脏病患者的病情预测模型，通过分析影响心脏健康的多种因素，利用机器学习算法来预测疾病发展趋势，为临床治疗提供参考。 心脏病疾病预测.rar
     
  • 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) ```
     
  • 使用集成学习预测糖尿病患者的病情状态:
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    本研究运用集成学习方法，旨在提高对糖尿病患者病情状态的预测准确性，为个性化医疗和疾病管理提供数据支持。 该项目的目的是根据数据集中的某些诊断指标预测患者是否患有糖尿病。所有参与研究的患者都是年龄在21岁及以上的女性。 集成学习是一种统计与机器学习方法，在这种方法中，多种算法被组合使用以获得比单一算法更好的预测性能。组成模型或算法可以是知识网络、K最近邻居等不同的形式。其中，随机森林和逻辑回归是比较常见的两种方法： - K最近邻居（KNN）：这是一种简单的分类算法，它通过存储所有可用案例并根据相似性度量（例如距离函数）对新案例进行分类。 - 随机森林：这种方法是集成学习的一种具体实现方式。它是用于分类、回归等任务的整体学习方法，工作原理是在训练过程中构建大量的决策树，并输出这些单个树的类模式或预测值的平均值作为最终结果。 - 逻辑回归：这是一种统计模型，用来估计事件发生的概率（基于已提供的某些数据）。它适用于二元数据情况，即某个事件发生与否的情况。
     
  • Logistic回归模型详解-Logistic回归
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    简介：本文详细介绍Logistic回归模型，包括其原理、公式推导及应用案例，帮助读者深入理解该算法在分类问题中的作用和优势。 Logistic回归模型是一种概率预测模型，在给定自变量的取值情况下可以估计事件发生的概率。其中，P表示概率；β0是常数项；而β1、β2……βm则是偏回归系数。这里使用了指数函数来表达这种曲线关系。
     
  • 心脏病发作预测::red_heart:利用Logistic回归、K-NN、SVM及核SVM算法...
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    本研究运用Logistic回归、K-NN、SVM和核SVM等机器学习方法，旨在提高对心脏病发作的预测准确性，为患者提供有效的预防建议。 心脏病发作预测可以通过使用Logistic回归、K最近邻和支持向量机以及内核支持向量机算法进行简单的心脏病发作预测，无需探索性数据分析，通过机器学习实现。