基于递进统计模型的居民膳食、生活习惯与慢性病关联及精 准干预研究产品系统

我要开发同款
Imberman2026年08月16日
7阅读

技术信息

语言技术
Python
系统类型
算法模型
行业分类
机器深度学习
参考价格
500
演示地址
线上

作品详情

行业场景

服务政府的社会调查,通过建模分析来挖掘居民日常饮食,生活习惯和健康因素之间的相关性,以便采取精准的干预

功能介绍

通过数据预处理和信息提取,计算出居民日均各类食物的摄入情况,代码根据膳食标准建立了一套评分系统,结合critic和topsis来给个居民的膳食的总体情况进行了评分,并以此评分为依据,与生活习惯和人口学特征进行了相关性分析,建立慢性病与各因素的逻辑回归模型,最后使用k-means聚类方法区分不同健康状况和饮食的人群,提出针对性的干预手段

项目实现

我负责整体建模分析和代码撰写,进行了相关统计量的计算和数据分析及其可视化,为论文的撰写提供了数据支持

示例图片

声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态

评论