Logistic回归模型与决策树模型在脑卒中后抑郁风险评估中的应用.docx

Logistic回归模型与决策树模型在脑卒中后抑郁风险评估中的应用

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1.1脑卒中流行现状概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.2脑卒中后抑郁的普遍性与影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.1脑卒中后抑郁评估方法进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.2风险预测模型研究动态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3.1本研究拟解决的关键问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.3.2预期达到的研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.4技术路线与研究方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

相关理论与基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1脑卒中后抑郁概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.1病理生理机制探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.2临床表现与诊断标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2机器学习模型基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1分类模型一般原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.2常见算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

Logistic回归模型在风险评估中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1模型原理与数学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1.1Logit变换与概率估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1.2参数估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.2模型构建步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2.1数据预处理与特征筛选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2.2模型参数训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3.1评价指标选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.3.2模型泛化能力检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

决策树模型在风险评估中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.1模型结构与算法逻辑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.1.1决策节点与分裂准则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.1.2常用决策树算法（如CART,ID3,C4.5）．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2模型构建过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.2.1特征重要性排序与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.2.2树的生成与剪枝策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.3模型性能分析与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.3.1基于混淆矩阵的评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.3.2与Logistic回归模型的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．