["帕金森","肌张力障碍","顽固性便秘","排尿障碍"]mysql在select查询时使用“|”分隔内容
时间: 2023-07-19 08:58:35 浏览: 40
对于使用MySQL进行SELECT查询时,使用"|"分隔内容的方法是使用MySQL的内置函数FIND_IN_SET()。FIND_IN_SET()函数可以在一个逗号分隔的字符串中查找指定的值。
以下是一个示例查询,使用FIND_IN_SET()函数来查找包含给定条件的记录:
```
SELECT * FROM your_table
WHERE FIND_IN_SET('帕金森', your_column) > 0
OR FIND_IN_SET('肌张力障碍', your_column) > 0
OR FIND_IN_SET('顽固性便秘', your_column) > 0
OR FIND_IN_SET('排尿障碍', your_column) > 0;
```
在上述查询中,your_table是要查询的表名,your_column是包含用"|"分隔内容的列名。通过将每个条件使用OR操作符连接起来,可以查询包含任何一个给定条件的记录。
请注意,使用FIND_IN_SET()函数进行这样的查询可能会影响查询性能。如果可能的话,更好的方法是将这些内容拆分为单独的列,以便更容易进行查询和过滤。
相关问题
国内外使用机器学习对帕金森病进行预测的研究现状
近年来,国内外研究者对于帕金森病的机器学习预测研究进行了广泛的探索和实践。以下是一些研究成果的概述:
1. 2019年,中国南京医科大学的研究者使用机器学习模型对帕金森病的诊断进行了探索。他们使用了基于支持向量机(SVM)和多层感知器(MLP)的分类器,对高维磁共振成像(MRI)数据进行分析,并且提出了一种新的特征选择方法。实验结果表明,该方法能够有效地提高帕金森病的分类精度。
2. 2020年,美国西北大学的研究者使用深度学习模型对帕金森病的预测进行了研究。他们使用了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),对帕金森病患者的加速度计数据进行分析,并且提出了一种新的预测模型。实验结果表明,该模型能够准确地预测帕金森病的进展。
3. 2020年,中国南京师范大学的研究者使用机器学习模型对帕金森病的预测进行了探索。他们使用了基于决策树的分类器,对帕金森病患者的语音数据进行分析,并且提出了一种新的特征选择方法。实验结果表明,该方法能够有效地预测帕金森病的病情。
总体来说,机器学习在帕金森病预测方面的应用还处于初步阶段,但是已经取得了一些令人鼓舞的成果。未来,我们可以期待更多的研究者加入到这一领域,开展更加深入和系统的研究。
python xgboost_Python机器学习——使用XGBoost检测帕金森氏病
好的,关于Python机器学习中使用XGBoost检测帕金森氏病,我可以提供一些相关的信息和思路。在机器学习领域,XGBoost是一个非常强大的工具,它可以用于分类、回归和排序等任务,而且在很多比赛中都获得了不错的成绩。
对于帕金森氏病的检测问题,可以采用机器学习中的分类方法,将患病和健康两种情况作为两个类别,通过对患者的生理指标和临床表现等特征进行分析和建模,来判断患者是否患有帕金森氏病。
在使用XGBoost进行分类时,需要先准备好数据集,将患病和健康两种情况的数据分别标记为1和0,然后将所有的特征值和标记整理成一个矩阵,作为XGBoost模型的输入。
接下来,可以使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集,然后使用XGBoost的API接口训练模型,对测试集进行预测,最后通过评估指标如准确率、精确率、召回率等来评估模型的性能。
当然,在实际应用中,还需要注意特征选择、数据预处理、模型调参等问题,这些都是影响模型性能和泛化能力的重要因素。希望这些信息能为你提供一些参考和启示。