17、宫颈癌症预测与异常值检测方法

宫颈癌症预测与异常值检测方法

宫颈癌症预测

使用多元回归模型能够轻松预测宫颈癌的发病可能性。通过该模型，我们可以找出一些关键参数，例如性伴侣数量和激素避孕药的使用情况，这些参数有助于预测诸如受宫颈癌影响女性的生活习惯以及她们所患疾病等响应变量值。在相关研究中，主要考虑了性伴侣较多以及长期使用激素避孕药的女性群体，这两种情况都与宫颈癌的风险因素直接相关。

在未来，可以运用逻辑回归分析女性患性传播疾病（STDs）类型与宫颈癌风险因素之间的关系。还可以使用机器学习算法，通过输入样本数据来训练系统。此外，利用概率分布函数，依据相同参数判断女性是否会患宫颈癌。同时，通过评估吸烟、宫内节育器（IUD）使用、其他严重疾病（如肝炎）以及医学诊断报告等，也能找出宫颈癌的风险因素。

目前，仅考虑了疾病、习惯和生活方式等方面的值来预测宫颈癌。实际上，还可以利用检测报告，如人乳头瘤病毒（HPV）检测、宫颈上皮内瘤变（CIN）检测、Hinselmann 试验、Schiller 试验、细胞学检查和活检等来诊断癌症。在相关研究中展示了使用回归分析进行预测的方法，同样可以在回归分析中纳入其他检测报告值，以便更轻松地诊断宫颈癌。

异常值检测方法

异常值分析是数据挖掘中的重要步骤，对异常值的研究可能会发现非常有用的数据。在众多应用领域，如信用卡未授权访问检测、医学领域、图像分析、入侵检测等，都需要进行异常数据检测。常见的异常值检测方法包括：
- 统计方法 ：假设数据与概率分布模型一致，不符合该模型的数据被视为异常值。但对于高维数据集，很难事先了解数据的分布情况。
- 基于聚类的方法