数据挖掘技术在现场流行病学调查资料中的应用
李江平
毕育学
颜虹
1.西安交通大学医学院公共卫生系,西安,7100612.西安交通大学医学院公共卫生系,西安,7100613.西安交通大学医学院公共卫生系,西安,710061
摘要：目的 介绍数据挖掘中3种模型在农村初级卫生保健项目资料分析中的应用,及选择最适合的模型并对资料进行分析的经验.方法 应用SAS/Enterprise Miner模块对2005年西部10个省45个县4 238例已经断奶儿童的初级卫生保健资料进行研究,将数据集按70%,15%和15%比例分成训练集、验证集以及测试集,进行模型的拟合、测试和验证.通过综合模型的Root ASE、误分率(Misclassification rate),ROC曲线的面积以及信息诊断图(Diagnose chart)等对模型进行最优选择.结果 BP 神经网络模型的Root ASE为0.372,误分率为0.257以及ROC曲线下面积均为3种模型最优,最终选择神经网络模型对数据进行分析.结论 利用SAS/Enterprise Miner所提供的数据挖掘工具,根据数据集自身的特点选择合适的模型对数据进行分析,使分析的结果更加准确可靠,为初级卫生保健政策的制定提供准确、可靠的数据支持.
关键词：数据挖掘误分率噪声数据神经网络决策树
分类号：R174(妇幼卫生)
资助基金：国家自然科学基金(30771866)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )
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