二元逻辑回归模型根据患者基本信息（年龄、BMI、有无手术史、有无既往史、是否吸烟、是否酗酒、有无PONV、有无晕动史）和镇静药物种类（B药、R药），对患者术中、术后 24h 的不良反应进行预判。具体步骤及java代码

一、数据准备

1.1 数据收集

收集患者基本信息和手术相关信息，以及术中、术后 24h 的不良反应数据。

1.2 数据清洗

对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

1.3 数据处理

将数据进行编码处理，将文本型数据转换为数值型数据，方便后续的建模。

二、模型建立

2.1 模型选择

选择二元逻辑回归模型进行建模，根据患者基本信息和镇静药物种类对患者术中、术后 24h 的不良反应进行预测。

2.2 特征选择

选取年龄、BMI、有无手术史、有无既往史、是否吸烟、是否酗酒、有无PONV、有无晕动史、B药、R药作为模型的特征。

2.3 模型训练

使用训练集对模型进行训练，得到模型的参数。

2.4 模型测试

使用测试集对模型进行测试，评估模型的性能。

三、代码实现

下面是用Java实现二元逻辑回归模型的代码示例。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

public class LogisticRegression {
    private double alpha; //学习率
    private int maxIter; //最大迭代次数

    public LogisticRegression(double alpha, int maxIter) {
        this.alpha = alpha;
        this.maxIter = maxIter;
    }

    //sigmoid函数
    private double sigmoid(double z) {
        return 1.0 / (1.0 + Math.exp(-z));
    }

    //计算代价函数（损失函数）
    private double costFunction(ArrayList<Double> x, ArrayList<Double> y, HashMap<String, Double> theta) {
        double cost = 0.0;
        int m = x.size();
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            double h = sigmoid(theta.get("theta0") + theta.get("theta1") * x.get(i));
            cost += y.get(i) * Math.log(h) + (1 - y.get(i)) * Math.log(1 - h);
        }
        cost = -cost / m;
        return cost;
    }

    //梯度下降算法
    private HashMap<String, Double> gradientDescent(ArrayList<Double> x, ArrayList<Double> y, HashMap<String, Double> theta) {
        int m = x.size();
        for (int i = 0; i < maxIter; i++) {
            double sum1 = 0.0, sum2 = 0.0;
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                double h = sigmoid(theta.get("theta0") + theta.get("theta1") * x.get(j));
                sum1 += (h - y.get(j));
                sum2 += (h - y.get(j)) * x.get(j);
            }
            double temp0 = theta.get("theta0") - alpha * sum1 / m;
            double temp1 = theta.get("theta1") - alpha * sum2 / m;
            theta.put("theta0", temp0);
            theta.put("theta1", temp1);
        }
        return theta;
    }

    //预测函数
    public double predict(ArrayList<Double> x, HashMap<String, Double> theta) {
        double h = sigmoid(theta.get("theta0") + theta.get("theta1") * x.get(0));
        return h;
    }

    //模型训练函数
    public HashMap<String, Double> train(ArrayList<Double> x, ArrayList<Double> y) {
        HashMap<String, Double> theta = new HashMap<String, Double>();
        theta.put("theta0", 0.0);
        theta.put("theta1", 0.0);
        for (int i = 0; i < maxIter; i++) {
            theta = gradientDescent(x, y, theta);
            double cost = costFunction(x, y, theta);
            System.out.println("Iteration " + i + ": cost = " + cost);
        }
        return theta;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Double> x = new ArrayList<Double>();
        ArrayList<Double> y = new ArrayList<Double>();
        //假设有10个样本数据
        x.add(1.0); y.add(1.0);
        x.add(2.0); y.add(0.0);
        x.add(3.0); y.add(1.0);
        x.add(4.0); y.add(0.0);
        x.add(5.0); y.add(1.0);
        x.add(6.0); y.add(0.0);
        x.add(7.0); y.add(1.0);
        x.add(8.0); y.add(0.0);
        x.add(9.0); y.add(1.0);
        x.add(10.0); y.add(0.0);

        LogisticRegression lr = new LogisticRegression(0.01, 1000);
        HashMap<String, Double> theta = lr.train(x, y);
        double h = lr.predict(x, theta);
        System.out.println("h = " + h);
    }
}