利用二元逻辑回归算法,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matlab代码
时间: 2023-11-08 11:26:28 浏览: 24
具体步骤:
1. 收集患者基本信息和镇静药物种类以及术中、术后24h的不良反应数据。
2. 对数据进行清洗、处理和分析,包括缺失值处理、异常值处理、数据可视化等。
3. 将数据划分为训练集和测试集。
4. 利用二元逻辑回归算法对训练集进行训练,得到模型。
5. 利用测试集对模型进行测试和评估,计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。
6. 对模型进行优化和调参,提高模型的预测能力。
7. 对新数据进行预测,得到相应的预测结果。
Matlab代码:
% 读入数据
data = readtable('data.csv');
% 数据预处理
data(:, [3 4 5 6 7 8 9 10]) = [];
% 划分数据集
cv = cvpartition(height(data), 'HoldOut', 0.3);
dataTrain = data(training(cv), :);
dataTest = data(test(cv), :);
% 训练模型
model = fitglm(dataTrain, 'ResponseVar', 'AdverseReaction', 'Distribution', 'binomial');
% 测试模型
pred = predict(model, dataTest);
result = table(pred, dataTest.AdverseReaction, 'VariableNames', {'Prediction', 'Actual'});
accuracy = sum(result.Prediction == result.Actual)/height(result);
% 优化模型
model = fitglm(dataTrain, 'ResponseVar', 'AdverseReaction', 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit', 'Intercept', false);
% 预测新数据
newData = [45, 23.5, 0, 1, 1, 0, 0, 1];
newPred = predict(model, newData);