疾病预测是医疗数据分析中的一个重要应用，通过分析历史医疗数据，我们可以预测某些疾病的发生概率，从而为临床决策提供支持。

常见疾病预测方法

  1. 机器学习模型：如逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
  2. 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

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疾病预测模型示例

总结

疾病预测在医疗领域具有广泛的应用前景，通过不断优化模型和算法，我们可以更好地为患者提供个性化的医疗服务。