二分Logistic模型在分类预测中的应用分析

利用二分Logistic回归模型解决0-1区间事件发生概率问题,对成都市小型物流企业信息技术采纳与否进行分类预测,共提取出组织能力、渠道能力、研发能力和设备能力4个公共因子,采用自变量强制进入法建立回归模型,最后预测分析显示模型拟合效果比较理想,对企业信息化建设具有一定的指导意义.

决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植患者妊娠结局的预测价值比较

目的:比较决策树和Logistic回归模型对体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization and embryo transfer,IVF-ET)患者妊娠结局的预测价值。方法:纳入2021年1月至2022年10月在长治医学院附属和平医院接受IVF-ET的患者350例为研究对象,根据妊娠结局分为妊娠成功组(215例)和妊娠失败组(135例)。收集患者临床资料,建立IVF-ET患者妊娠结局Logistic回归和决策树预测模型,并在是否基于Logistic回归结果条件下建立决策树分析模型(决策树1和决策树2),采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型预测效果进行评价。结果:350例患者中,妊娠成功患者占61.43%,妊娠失败者占38.57%。妊娠失败组年龄≥35岁、不孕年限≥5年、周期次数≥1次、有心理精神障碍的患者比例及HCG日血清孕酮水平均高于妊娠成功组,获卵数≥10枚、受精率≥75%的患者比例及HCG日子宫内膜厚度、优质胚胎数小于妊娠成功组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数及心理精神障碍均是IVF-ET患者妊娠结局的影响因素(P<0.05)。决策树模型显示,年龄、HCG日血清孕酮水平、优质胚胎数为IVF-ET患者妊娠结局的影响因素。Logistic回归模型曲线下面积(area under curve,AUC)为0.832,预测敏感度、特异度和准确度分别为87.3%、71.4%、83.5%;决策树1的AUC为0.859,预测敏感度、特异度和准确度分别为85.1%、76.8%、85.6%;决策树2的AUC为0.820,预测敏感度、特异度和准确度分别为83.7%、73.2%、82.4%。决策树1的AUC大于决策树2(P<0.05),但与Logistic回归模型的AUC比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:Logistic回归模型和决策树模型对于IVF-ET患者妊娠结局均有一定的预测价值。

发生带状疱疹后神经痛的影响因素的logistic模型分析

目的了解带状疱疹后神经痛(postherpetic neuralgia,PHN)的影响因素,为针对性地防治PHN提供依据。方法于2022年1月-12月选取某院就诊的带状疱疹患者480例为研究对象,收集患者的人口学情况、临床相关内容、心理状态、饮食依从性和运动情况。采用多因素logistic模型分析PHN发生的影响因素。结果共纳入480人,单因素分析结果显示,年龄较高、皮损面积大、NRS评分高、不用激素治疗、冠心病、饮食习惯不良、缺乏体育锻炼者的PHN发生率较高(P<0.05)。多因素分析结果显示,年龄、皮损面积、激素治疗、冠心病、饮食依从性、体育锻炼是PHN的影响因素(P<0.05)。结论年龄、冠心病、疼痛程度、皮损面积、激素治疗、饮食依从性、体育锻炼影响PHN的发生,根据影响因素采用多种措施开展有针对性健康干预,从而帮助患者正确面对疾病,降低PHN的发生率,提高生活质量。

基于二分类Logistic回归模型的太行山丘陵区县域耕地资源潜力估算

耕地红线划定与人-地资源矛盾日益突出背景下,耕地资源潜力的研究与开发日显重要。我国耕地面积近2/3分布在山区,因此山区耕地资源的合理开发利用及其资源潜力的研究尤为重要。本文以华北地区的太行山为研究区域,选择耕地占比和资源潜力最大的丘陵区典型县——河北省井陉县为研究案例,选取13个影响耕地资源潜力的基本生态要素,包括5个地形要素和8个直接气象要素或由气象要素计算得到的间接气象要素,引入二分类Logistic回归分析方法,运用偏最大似然估计向前引入法的拟合方法,筛选提取影响耕地资源潜力的关键生态要素;由模型参数Waldc2统计量分析影响耕地资源潜力的关键生态要素的贡献率排序;由模型参数回归系数β分析耕地资源潜力与生态要素的相关关系;由模型参数发生比率OR分析量化关键生态要素对耕地资源潜力的影响,最终建立Logistic回归模型。基于此模型,在GIS软件中得到井陉县耕地资源潜力分布图,进而估算出县域耕地资源潜力。研究结果表明:13个影响井陉县耕地资源潜力的基本生态要素中8个为关键生态要素;关键生态要素中地形要素配置比气象要素配置更为重要;年平均气温和寒冷指数与耕地资源潜力呈负相关关系,其余生态要素则呈正相关关系;由回归模型估算出井陉县具备垦殖为耕地资源的土地面积为60 400 hm^2,而根据遥感影像解译结果得出的现有耕地资源为45 600 hm^2,由此井陉县尚具有14 800 hm^2的后备耕地资源,相当于现有耕地面积的32.5%,这说明在不考虑垦殖所带来的可能负效应的前提下,井陉县具有较大的后备耕地资源开发潜力,该结论为井陉县后备耕地资源的开发与可持续利用提供了理论依据。

基于Logistic模型和SPC算法的关键技术识别与预测——以卫星互联网为例

识别关键技术有助于在制定技术和市场战略布局中获得先发优势,对我国经济发展、国家安全具有重要意义。文中提出一种融合生命周期与主路径分析的关键技术识别方法,是对已有的研究理论和方法的重要补充。首先,检索相关领域专利数据并进行技术划分;然后,综合运用Lo-gistic模型和SPC算法构建技术轨道,识别关键技术;接着,使用显性技术优势指数比较主要国家技术竞争态势;最后,结合关键技术与技术竞争态势绘制技术路线图,识别技术热点与前沿预测。以卫星互联网为例,阐述该方法的应用过程。研究结果表明,该方法能够较为准确识别出该领域关键技术,揭示全球技术竞争态势,有效实现技术热点识别和未来技术预测;识别出的卫星互联网关键技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。

社会融合视角下农民工城市定居意愿探赜——基于Logistic模型的实证研究

农民工的城市定居意愿影响农民工市民化进程,进而影响我国新型城镇化建设与乡村振兴。文章基于2023年873份农民工问卷,在社会融合视角下,构建二元logistic回归模型对农民工的城市定居意愿影响因素进行研究。实证研究表明,只有58%的农民工具有城市定居意愿。农民工性别、年龄、婚姻状况、教育水平、家庭随迁人口数量、城市迁移时间长短等因素对定居意愿均没有显著影响;参加本地医保、身份认同、经济收入、健康状况、承包地等因素对农民工的城市定居意愿影响较大;社会参与度、闲暇生活、居住证等在一定程度上提升农民工的定居意愿。如何持续提升农民工的城市定居意愿,文章从社会关系融合、经济收入及公共服务均等化等三个方面提出了对策建议。

X线联合超声Logistic模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值分析

目的分析与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关的X线和超声征象,构建Logistic回归模型并评估其对术前预测腋窝淋巴结状态的临床价值。方法选取2015年1月至2022年1月高密市人民医院收治的312例原发性乳腺癌患者作为研究对象,根据是否发生腋窝淋巴结转移(ALNM)分为转移组(n=141)与未转移组(n=171)。所有患者均行X线及超声检查,比较未转移组与转移组乳腺浸润性导管癌的X线征象、超声征象,采用多因素Logistic回归分析ALNM的影响因素;绘制ROC曲线分析X线、超神征象及Logistic回归模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。结果两组X线原发灶长径、皮肤增厚、乳头回缩、淋巴结门和淋巴结密度比较差异有统计学意义(P<0.05),两组象限位置、钙化和边缘毛刺比较差异无统计学意义;两组超声原发灶长径、淋巴结皮髓质分界和淋巴结皮质比较差异有统计学意义(P<0.05),两组原发灶高回声晕、后场回声、血流分级和纵横比比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,X线征象的乳房皮肤增厚征象、超声淋巴结皮质增厚征象是乳腺浸润性导管癌患者发生ALNM的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,X线乳房皮肤增厚征象和超声征象的淋巴结皮质增厚预测淋巴结转移的AUC分别为0.652(95%CI:0.589~0.714)、0.725(95%CI:0.666~0.784),模型预测ALNM的AUC为0.795(95%CI:0.742~0.848),预测效能较好。结论乳腺癌患者的X线皮肤增厚征象和超声腋窝淋巴结皮质增厚征象与ALNM有关,X线联合超声的Logistic模型可较准确地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态。

贝叶斯Logistic回归模型在中老年人心脏病影响因素分析中的应用

目的探讨贝叶斯Logistic回归模型在心脏病影响因素分析研究中的应用价值。方法数据资料来自2015年中国健康与养老追踪调查中的525例调查对象。利用OpenBUGS软件分别拟合了贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型,并在两种模型中估计各影响因素与因变量关系的优势比(OR)及95%可信区间(95%CI)。结果贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型分析结果均显示,性别、高血压和糖尿病是心脏病患病率的影响因素。两个模型的收敛效果均较好,参数估计结果也相差较小,但随机效应模型的拟合效果略差于固定效应模型(随机效应模型:DIC=156.6,pD=11.96;固定效应模型:DIC=155.8,pD=7.79)。结论在贝叶斯Logistic回归模型中引入随机效应参数需根据具体情况而定,否则反而可能会降低模型的拟合效果。

基于Logistic模型的差分隐私推荐算法

针对大数据环境下的用户隐私保护问题,提出一种基于Logistic模型的差分隐私推荐算法。首先,改进了差分隐私保护下的系统模型,用户对自身数据进行编码后发送给可信的服务器进行数据加扰处理,可信的服务器迭代处理后再推送给分析服务器进行推荐。系统确保了用户的数据只能被可信的服务器进行搜集整理,不会泄露用户隐私。其次,基于Logistic模型给出了差分隐私推荐算法,该算法将用户的数据作为一个整体进行分析,提高了效率。

二分类变量logistic回归模型下职业农民培育意愿分析

随着中国农业现代化进程的不断推进,职业农民在农业生产和经营过程中必将发挥更大的作用,将更多的农民培育成为职业农民是促进农业持续健康发展的必由之路。二分类变量logistic回归模型下职业农民培育意愿分析可为职业农民的培育提供参考依据。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

基于二分类Logistic回归模型的企业网络营销统计分析

文章构建了二分类Logistic回归离散选择模型,并运用该模型对20家知名企业网上营销渠道的选择行为进行分析研究。结果表明,这些企业网络营销渠道不但不能取代传统的销售渠道,而且要依赖传统的销售渠道。

基于多元Logistic模型与解释结构模型的乡村旅游可持续发展路径研究

在全面推进乡村振兴战略背景下,乡村旅游成为助推乡村经济高质量的有效路径。基于广西阳朔县23个景区的1005份问卷数据,采用多元Logistic回归模型和解释结构模型,探讨乡村旅游可持续发展因素及内在逻辑关系。研究发现:①旅游资源多样性、特色民俗文化、交通通达度、投资主体结构、管理者的战略视野和进取态度、国家和地方的政策环境都对乡村旅游的可持续性产生显著影响;②旅游资源的多样性和特色民俗文化是影响乡村旅游可持续发展的深层因素,交通通达度和投资主体结构为中层间接因素,而管理者的战略眼光和进取态度、国家及地方政策环境则是直接影响的表层因素;③乡村旅游的可持续发展是由客观环境因素和主观人为因素共同作用的复杂系统,在动态互动中形成了“旅游资源—发展条件—治理环境—乡村旅游的可持续发展”的传导关系。

基于深度神经网络与Logistic模型的财务风险预警研究——来自制造业上市公司数据

复杂多变的外部经济环境促使企业财务风险不断上升,寻求有效的财务风险预警模型以提高公司财务风险管理能力是当前理论界与实务界重点关注的热点话题。人工智能技术在各领域应用的飞速发展,为识别和评估公司财务风险提供了新方向,本文基于人工智能领域主流算法——机器学习算法,构建深度神经网络预警模型以识别和评估公司财务风险。本文以2001-2023年制造业上市公司为样本,使用PSM匹配将样本分为财务危机组和经营良好组,综合多维度多目标的财务风险预警指标体系,并使用计算机模拟仿真技术和多模型对比测试,研究发现基于机器学习算法的深度神经网络模型对预测财务风险准确率达到90%。进一步,本文运用Logistic模型获取了对企业财务风险影响较大的因素。本文研究为识别、评估和控制财务风险提供了新的理论模型,也为管理者增强公司风险防范水平提供了实践指导。

二分类logistic回归建立油井热洗效果预测模型

热洗作为最简单、经济、有效的清蜡、解堵工艺,在我国各油田普遍采用,热洗效果和多因素有关:油井的产液量、动液面、泵挂深度、含水率、地质因素等等,如何对热洗效果进行预测,目前还没有学者在这方面进行理论研究,为此提出引用二分类logistic回归法建立油井热洗预测模型的思路,利用模型进行油井热洗效果的预测,将应用于医学的预测方法引入油田开采工艺中。在鄂尔多斯三叠系长8层的典型低渗稠油M油藏,利用油田已知的热洗数据推导出该油田的预测模型,对该油藏油井热洗效果进行预测,发现该理论能有效指导现场作业。

Logistic回归模型和XGBoost模型对急性缺血性脑卒中患者发生吞咽障碍的预测价值

目的筛选危险因素构建急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险预测模型,对比XGBoost模型和Logistic回归模型的优劣性。方法选取2022年1-12月新疆医科大学第二附属医院神经内科573例急性缺血性脑卒中患者,按7∶3比例随机分为建模组(n=401)和验证组(n=172)。筛选发生吞咽障碍的危险因素,以单因素分析有统计学意义的变量分别建立Logistic回归模型和XGBoost模型。在验证组数据集上使用十折交叉验证法进行内部验证,采用校准曲线、受试者工作特征曲线(ROC曲线)和决策曲线评价两种模型的预测效能。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、NIHSS评分、GCS评分、BI指数、脑干病变、构音障碍、失语症、咽反射(正常)是急性缺血性脑卒中后吞咽障碍的影响因素。XGBoost模型特征重要性排序前8位分别为年龄、BI指数、NIHSS评分、咽反射、TOAST分型、白蛋白、文化程度、营养评分。对比两种模型结果显示,XGBoost模型的准确性、精确度、敏感度、F1分值分别为0.849、0.830、0.754、0.790,表现优于Logistic回归模型。Logistic回归、XGBoost模型预测吞咽障碍的AUC值分别是0.894、0.925,两者AUC值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。模型的校准曲线和临床决策曲线均显示XGBoost模型准确度和临床实用价值优于Logistic回归模型。结论XGBoost模型和Logistic回归模型均能有效预测急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险,XGBoost模型表现更优,可为临床早期预防急性缺血性脑卒中吞咽障碍提供参考。

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。

应用二分类Logistic回归模型分析浅表淋巴结良恶性的超声诊断结果

目的:应用二分类Logistic回归模型分析浅表淋巴结良恶性的超声鉴别诊断。方法:对171例经穿刺病理及随访证实良恶性的浅表淋巴结声像图进行分析,通过二分类Logistic回归模型筛选良恶性鉴别诊断的超声检查指标,并检验这些指标是否有统计学意义。结果:经前进法逐步回归的多变量二分类Logistic回归分析,筛选引入方程的超声检查指标包括:有无淋巴门结构、长短径比值的赋值、是否有透声区、血流是否丰富、血流类型以及协变量年龄和性别,所有这些指标均为良恶性淋巴结比较χ2检验有显著统计学差异的指标。同时显示,血流信号类型变化,淋巴结为恶性可能性也有变化。结论:二分类Logistic回归多元分析模型能够很好地描述和分析良恶性淋巴结的超声鉴别诊断的过程,并能筛选出有意义的鉴别诊断指标。

基于logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素

目的总结骨科手术部位感染现状,探讨骨科手术部位感染的影响因素。方法收集江苏省盐城市第三人民医院2022年1月至2023年12月骨科手术部位感染病例作为感染组,共41例,按照1∶1的比例,随机抽取同科室2022年1月至2023年12月年龄相近(±10岁)、性别相同未发生手术部位感染的41例病例作为非感染组,分析骨科手术部位感染病原菌分布情况并基于二分类logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素。结果本研究共纳入41例手术部位感染患者,术后1~3 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后4~6 d发生手术部位感染12例(29.27%),术后7~9 d发生手术部位感染5例(12.20%),术后10~30 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后31~90 d发生手术部位感染4例(9.76%)。感染组检出40株病原菌,主要为革兰氏阳性球菌(31株,77.50%),最常见的为金黄色葡萄球菌(19株,47.50%),其次为凝固酶阴性葡萄球菌(7株,17.50%)。两组糖尿病史、体重指数(BMI)、术前纤维蛋白原、手术持续时间、手术引流比较,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析显示,患者BMI(OR=1.231,95%CI:1.049~1.445,P=0.011)是骨科手术部位感染的独立危险因素。BMI作为手术部位感染的独立危险因素,其临界值为25.37 kg/m2。结论骨科手术患者中,肥胖患者更易发生手术部位感染,建议进一步强化肥胖患者的围手术期管理,以减少手术部位感染的发生。

基于Logistic生长模型的钦蜜9号百香果成熟阶段判别

【目的】探究夏季百香果的生长发育与品质形成规律,并对百香果成熟阶段进行判别。【方法】采用钦蜜9号百香果作为试材,测定其横径、纵径、固酸比、可食率、果皮厚度、硬度等理化指标,利用Logistic生长模型分析理化指标随有效积温增长的变化规律,并应用因子分析法对百香果成熟度进行定量评价,最终划分成熟阶段。【结果】通过观测并记录百香果生长过程,发现其纵径、横径变化趋势符合“慢-快-慢”的生长曲线,分析得出百香果在有效积温达到440℃·d时,基本完成果实膨大。随后以固酸比、可食率、果皮厚度、硬度为品质指标,其中固酸比与可食率指标呈现S型增长趋势,果皮厚度与硬度呈现三次函数下降趋势,并且品质指标与有效积温之间存在显著的相关性。利用因子分析方法构建百香果成熟度评价指标I_(M),采用Logistic生长函数建立百香果成熟度数学模型,模型拟合优度达99.25%,计算得出t1、t2、t3等3个生长分界点。最终确定有效积温为475~736℃·d时,果实处于果肉增重阶段;有效积温为736~997℃·d时,果实处于转色阶段;有效积温为997~1200℃·d时,果实处于成熟阶段。【结论】本研究量化分析了百香果成熟度,能够较好划分果肉增重期、转色期、成熟期三个成熟阶段,为百香果适时机械化采摘与贮藏管理提供依据。