基于SpringBoot的慢性疾病预警系统：决策树与随机森林算法应用

"本文详细介绍了如何使用SpringBoot框架设计并实现一个慢性疾病管理系统，该系统结合了数据挖掘技术，特别是决策树算法和随机森林算法，用于慢性疾病的风险预测。系统主要针对糖尿病和心力衰竭这两种常见慢性疾病的预警，提供个性化预测服务。文中深入探讨了数据挖掘理论，包括从大数据中提取信息的技术，以及决策树和随机森林算法的原理。此外，还阐述了Spring、SpringBoot等后端开发框架的优势，如简化开发和快速部署，以提高系统构建效率。系统设计中，作者强调了需求分析、功能模块设计、数据库表结构以及详细设计与实现的过程。通过测试，验证了系统的功能完整性和可用性，为计算机专业学生的毕业设计提供了参考。" 本文围绕慢性疾病管理系统展开，首先讨论了当前慢性疾病流行的背景，以及老龄化社会对其防控的紧迫性。接着，介绍了数据挖掘技术在医疗领域的应用，特别是在慢性疾病预测中的潜力。文章详细阐述了数据挖掘的基础理论，包括信息熵和信息增益的概念，这些都是决策树算法的核心要素。 在算法部分，作者对比了决策树算法（包括剪枝前后）和随机森林算法，最终选择了随机森林作为预测模型，因为其在性能上更优。SpringBoot框架被选为系统开发的工具，因为它简化了开发流程，加快了部署速度，对于构建高效、稳定的后台系统具有显著优势。 系统设计部分，作者从需求分析入手，明确了慢病管理系统的主要功能模块，如用户管理、数据输入、预测模型应用等。数据库设计部分，提到了关键表的设计，确保数据的有效存储和处理。通过流程图和时序图，作者展示了系统的详细设计和实现过程，使得读者能清晰理解系统的工作机制。 最后，通过系统的功能测试，证明了该系统在慢性疾病预警方面的有效性和实用性，用户可以根据个人健康指标预测慢性疾病的风险，从而提前采取预防措施。这个系统不仅是一个技术实现，也是将数据科学和医学相结合的实际应用案例，对于未来医疗信息化和个性化健康管理有积极的启示作用。