摘 要：通过利用加州大学欧文分校数据库的心脏病数据集，通过建立 logistic 模型和决策树模型分析确诊心脏病的危险因素。采用 ROC 曲线和 AUC 面积作为标准来评价模型预测效果，结果显示两种模型对于数据的拟合都表现不错。与此同时两种模型显示胸痛类型、静息血压、荧光染色法测定的主要血管数和是否患地中海贫血症对于最终是否确诊心脏病有显著影响。
关键词：逻辑回归；决策树；logistic 模型
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.07.029
中图分类号：TP391；O212.1 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）07-0117-04
Analysis of Diagnostic Factors of Heart Disease Based on Logistic Regression and Decision Tree
ZHANG Xiaohu
(School of Mathematics and Statistics, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China)
Abstract: By using the heart disease data set of the University of California Irvine database, the risk factors of diagnostic heart disease are analyzed by establishing the Logistic Regression model and Decision Tree model. The ROC curve and AUC area are used as criteria to evaluate the prediction effect of the model. The results show that the two models perform well in fitting the data. At the same time, the two models show that the type of chest pain, resting blood pressure, the number of main blood vessels measured by fluorescent staining and whether or not suffering from thalassemia has a significant impact on whether the final diagnosis of heart disease occurs.
Keywords: Logistic Regression; Decision Tree; logistic model
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作者简介：张小胡（1995—），男，汉族，四川宜宾人，硕士研究生，研究方向：数理统计。