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临床决策支持：疾病预测与诊断_（3）.数据挖掘与机器学习在疾病预测中的应用.docx

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    数据挖掘与机器学习在疾病预测中的应用

    数据挖掘技术概述

    数据挖掘是通过分析大量数据，从中提取出有用的信息和知识的过程。在医疗领域，数据挖掘技术可以用于疾病预测、诊断、治疗方案选择等多个方面。通过分析患者的历史数据，可以发现疾病的潜在模式和规律，从而帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。

    数据挖掘的基本步骤

    数据收集：从各种医疗记录、实验室检测结果、患者问卷等来源收集数据。

    数据预处理：清洗、转换和标准化数据，使其适合分析。

    数据选择：选择对疾病预测最有影响的特征。

    模型构建：使用机器学习算法构建预测模型。

    模型评估：通过交叉验证等方法评估模型的性能。

    模型

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