基于电子病历分析的糖尿病患病风险数据挖掘方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第5-9页 |
| 1.1 选题的意义及选题背景 | 第5页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第5-7页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第7-9页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论及方法 | 第9-23页 |
| 2.1 数据挖掘过程 | 第9-10页 |
| 2.2 数据挖掘任务 | 第10-11页 |
| 2.3 数据挖掘常用算法 | 第11-13页 |
| 2.4 本文相关方法介绍 | 第13-17页 |
| 2.4.1 随机森林介绍 | 第13-14页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第14-16页 |
| 2.4.3 特征选择方法综述 | 第16-17页 |
| 2.5 性能评价指标 | 第17-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-23页 |
| 第三章 基于体检数据的空腹血糖变化趋势预测 | 第23-31页 |
| 3.1 数据的预处理 | 第23-25页 |
| 3.2 建模过程 | 第25-27页 |
| 3.2.1 空腹血糖预测模型设计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 体检项重要性 | 第26-27页 |
| 3.3 结果分析和比较 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于体检数据的空腹血糖上升风险预警模型 | 第31-37页 |
| 4.1 体检数据介绍 | 第31-34页 |
| 4.1.2 特征组合分析 | 第31-34页 |
| 4.2 空腹血糖风险预警模型 | 第34-35页 |
| 4.2.1 加入交叉项 | 第34-35页 |
| 4.2.2 模型创建 | 第35页 |
| 4.2.3 阈值选取 | 第35页 |
| 4.3 结果分析 | 第35-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结和展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
