【摘 要】
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针对我国社会老龄化进程加快背景下老年病风险预测的需求,设计基于数据挖掘思想的患病风险预警模型。采用决策树模型,根据居民的年龄、性别、BMI指数、家族病史等多项数据进
【机 构】
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陕西国防工业职业技术学院经济管理学院
【基金项目】
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陕西省职业技术教育学会项目(SZJZX-1821)
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针对我国社会老龄化进程加快背景下老年病风险预测的需求,设计基于数据挖掘思想的患病风险预警模型。采用决策树模型,根据居民的年龄、性别、BMI指数、家族病史等多项数据进行树结构的构建与修剪,同时引入Bagging、Boosting和Rotation Forest等方法进行树的训练。最后,使用Spark中的SQL和MLlib实现并行化的决策模型。仿真结果表明,风险预警的准确率可以达到98.07%。此外,集成学习规模对于模型预测的精度影响较小,决策树的剪枝可在不损失预测精度的前提下降低模型的复杂度。
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