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《2024年 基于logistic回归与XGboost机器学习模型预测卒中相关性肺炎的对比研究》范文.docx

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    《基于logistic回归与XGboost机器学习模型预测卒中相关性肺炎的对比研究》篇一

    一、引言

    卒中相关性肺炎（Stroke-AssociatedPneumonia，SAP）是中风患者常见的并发症之一，其发病率和死亡率均较高。早期预测和有效干预对于改善患者的预后至关重要。随着机器学习技术的快速发展，基于大数据的预测模型在医学领域得到了广泛应用。本文旨在对比分析基于Logistic回归与XGBoost机器学习模型在预测卒中相关性肺炎中的应用效果，以期为临床实践提供更有效的预测工具。

    二、研究背景与目的

    Logistic回归作为一种传统的统计方法，常用于疾病预测。而XGBoost作为一种新兴

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