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Logistic回归、决策树和神经网络在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的性能比较

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
第一章 引言第14-18页
   ·引言第14-15页
     ·糖尿病并发末梢神经病变发病及研究现状第14页
     ·数据挖掘方法与统计学方法简介第14-15页
     ·数据挖掘方法与统计学方法在医学领域预测性能比较研究现状第15页
   ·本论文主要的研究内容第15-18页
     ·本论文研究中的难点第15-16页
     ·本论文的主要研究内容和结构安排第16-18页
第二章 数据来源与数据库整理第18-29页
   ·本章引论第18页
   ·数据来源第18页
   ·数据整理第18-25页
   ·对变量进行描述第25-28页
     ·定量变量统计描述第25页
     ·定性变量统计描述第25-28页
   ·小结第28-29页
第三章 三种预测模型及泛化能力评价方法等的简介第29-44页
   ·本章引论第29页
   ·预测模型简介第29-37页
     ·Logistic 回归第29-31页
     ·决策树第31-35页
     ·神经网络第35-37页
   ·过抽样简介第37-38页
   ·ROC曲线简介第38-41页
   ·模型泛化能力的评价及三种Monte Carlo模拟抽样方法的应用第41-43页
   ·软件实现第43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 三种预测模型建模过程及建模结果第44-61页
   ·本章引论第44页
   ·Logistic回归建模过程及结果第44-53页
     ·变量选择第44-48页
     ·模型建立第48-53页
     ·先验概率调整第53页
   ·决策树建模过程及结果第53-56页
     ·变量选择第53-54页
     ·交叉验证法建立模型第54-56页
   ·神经网络建模过程及结果第56-58页
     ·变量选择第56-57页
     ·确定隐含层数第57页
     ·隐含层节点数及跳跃层的确定第57-58页
     ·构造MLP模型第58页
   ·三个模型拟合原始数据后的ROC面积比较的结果第58-59页
   ·最佳分割点第59-60页
   ·小结第60-61页
第五章 三种模型预测性能比较结果第61-111页
   ·本章引论第61页
   ·分层交叉验证的比较结果第61-102页
     ·分层交叉验证的流程第61-62页
     ·2 折分层交叉验证的结果第62-66页
     ·3 折分层交叉验证的结果第66-71页
     ·4 折分层交叉验证的结果第71-75页
     ·5 折分层交叉验证的结果第75-79页
     ·6 折分层交叉验证的结果第79-84页
     ·7 折分层交叉验证的结果第84-88页
     ·8 折分层交叉验证的结果第88-92页
     ·9 折分层交叉验证的结果第92-97页
     ·10 折分层交叉验证的结果第97-101页
     ·10 次~100 次2 折~10 折分层交叉验证ROC面积大小变化示意图第101-102页
   ·刀切法比较结果第102-103页
     ·刀切法对模型泛化能力评价实现流程第102-103页
     ·刀切法验证后ROC面积大小比较结果第103页
   ·三种方法100~1000 次自引导法ROC面积比较的结果第103-109页
     ·自引导法对模型泛化能力评价实现流程第104页
     ·自引导法ROC面积大小比较结果第104-109页
     ·100 次~1000 次自引导法ROC面积大小变化示意图第109页
   ·小结第109-111页
第六章 讨论第111-116页
   ·三种Monte Carlo抽样方法进行泛化能力结果的比较第111-112页
   ·三种模型的优缺点第112-113页
   ·MLP优化算法比较第113页
   ·过抽样的影响第113-114页
   ·Logistic回归分析中变量筛选方法第114页
   ·各种方法相互借鉴第114-116页
第七章 总结和展望第116-118页
   ·本论文的主要工作和贡献第116-117页
   ·进一步工作的展望第117-118页
参考文献第118-123页
附录1 变量的定义及赋值方法第123-125页
附录2 主要程序代码第125-133页
致谢第133-134页
个人学习经历、工作情况、发表文章及参编著作第134-137页
综述第137-144页

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