期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
往期目录
-
1999
-
2000
-
2001
-
2002
-
2003
-
2004
-
2005
-
2006
-
2007
-
2008
-
2009
-
2010
-
2011
-
2012
-
2013
-
2014
-
2015
-
2016
-
2017
-
2018
-
2019
首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
基于Logistic回归惩罚函数的疾病诊断
庄虹莉；李立婷；林雨婷；温永仙
关键词：
摘要：疾病诊断问题的实际是从高维的解释变量中筛选出比较重要的特征，辅助医疗人员进行疾病诊断，并且预测患者的危险状态，其本质也就是通过高维的解释变量进行分类的问题。已有大量学者将判别分析和Logistic回归应用到生物医学。比如田恒宇等［1］对胆总管结石的16种相关因素进行Logistic回归分析，建立相应的判别模型。然而随着时代的进步和高维数据的来临，传统的分类方法往往得不到预期的效果，国内大量的学者又对疾病诊断进行另一领域的研究。比如Inbarani等［2］基于粗糙集与粒子群优化相结合的方法，提出了用于疾病诊断关键特征识别的方法。梁丽军等［3］提出了结合弹性网和支持向量机算法的疾病诊断关键特征识别方法，该方法能够得到较高的分类精度。
友情链接