4、医疗数据挖掘与分析全解析

医疗数据挖掘与分析全解析

在医疗数据的分析领域，决策树、数据类型分类以及交互矩阵分析等方法是重要的工具。下面将详细介绍这些方法在医疗数据处理中的应用。

决策树分析

决策树常用于寻找健康风险和改善情况的最佳预测因子。以纤维蛋白原（fibrinogen）水平与疾病严重程度评分的关系为例，构建了一个决策树模型。

• SPSS决策树 ：纤维蛋白原水平与疾病严重程度存在一定关联。当纤维蛋白原水平 <17 时，有 100% 的可能性对应严重程度评分 A（轻度疾病）；17 - 44 时，有 93% 的可能性对应严重程度 B；44 - 56 时，有 81% 的可能性对应严重程度 B；>56 时，有 98% 的可能性对应严重程度评分 C。该模型的整体准确率为 94.7%，但此模型存在缺陷，因为所有数据被使用了两次，一次用于构建树，另一次用于使用树进行预测，这样的准确率参考价值不大。
• Knime决策树 ：
  • 下载与准备 ：在 Google 中输入“knime”，点击下载并按指示操作。完成下载后，点击 knime 欢迎屏幕打开工作平台。屏幕中心是工作流编辑器，可用于构建节点流。节点存储库在屏幕左下角，可通过左键点击将节点拖到工作流编辑器。在使用节点前，需用箭头将它们与“文件读取器”节点以及彼此连接起来，通过点击节点上的小三角形即可完成。右键点击文件读取器，可从计算机配置所需的数据文件，需将数据文件保存为 csv 类型的 Excel 文件（在 SPSS 中操作：点击 File -> Save as ->