嘀嗒嘀嘀嗒嘀
嘀嗒嘀嘀嗒嘀

基于机器学习逻辑回归对心脏病数据的危险因素探索

参考
本文会提供代码

误解一：机器学习-逻辑回归

以为是单纯的分类算法，但是可以根据系数的大小，进行危险因素的排序，医学研究应用比较多
其实就是简单的，y = a 1 a_{1} a1​ * x 1 x_{1} x1​ + a 2 a_{2} a2​ * x 2 x_{2} x2​ + a 3 a_{3} a3​ * x 3 x_{3} x3​ + . . . + a n a_{n} an​ * x n x_{n} xn​
x 1 x_{1} x1​ 增加 1，那么y就会增加 a 1 a_{1} a1​的大小，所以系数的绝对值大小可以对危险因素排序

误解二：系数的大小真的就是影响 程度的大小？？？

可以和GBDT、RF特征筛选进行结果比对，到时候再更新此文

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