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医联病例分型模型实现探讨

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资源介绍

利用申康实际数据，用计算机模拟专家思维方式的标准化分型，实现所有申康病例的病例分型。
模型应用：先判断病例为手术组还是非手术组，再将病例其他特征值代入所属组的函数方程，计算出4个P值，哪个P值最大，就属于哪种分型。
主要缺点：与专家“四型三线”分型的思维方式不完全符合，对病情是单纯型，还是复合型未作考虑，仍有较大分型误差
算法选择：进行训练数据分布特征的描述，根据数据分布选择合适的回归方法（线性回归、岭回归、主成因回归、Logistic回归？）。
模拟检验：根据专家确定的病例分型、筛选的关键变量X，利用训练数据和选定的回归分析方法，进行12个函数方程的模拟，并进行检验。
回归诊断：为提高模型拟合优度，避免参数估计偏差，进行回归诊断，包括检测异常点（严重偏离既定模型，即残差较其他各点大得多的点）、高扛杆点（远离设计中心的点）和强影响点（对既定模型有较大影响的点）。

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