基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

作者：王纯杰; 马元嘉; 王迪; 张乐; 于丹^*

来源：吉林师范大学学报(自然科学版), 2020, 41(03): 36-43.

DOI：10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2020.03.007

• 咽喉反流疾病
• 预测
• Logistic回归模型
• 神经网络
• SAS软件

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.

• 单位
  长春工业大学; 吉林大学第二医院