TY -的A2 -托雷斯,米格尔g . AU -阿卜杜Alanazi塔拉尔盟——Alnagar Dalia Kamal PY - 2021 DA - 2021/10/26 TI -数据分析和计算方法来评估知识肥胖的风险因素在沙特公民SP - 1371336六世- 2021 AB - 介绍。据世界卫生组织(2020年),全球肥胖是一个日益严重的问题。事实上,肥胖是一种流行病。 客观的。本文的目的是使用逻辑回归模型的广义线性模型和决策树作为机器学习的一个为了评估的知识在沙特阿拉伯民众肥胖的风险因素。 方法和材料。一个横断面问卷调查给KSA的普通人群,使用谷歌的形式,来收集数据。共有1369人回应道。 结果。研究结果表明,有广泛的知识在沙特阿拉伯民众肥胖的风险因素。参与者的风险因素的知识是非常高(95.5%)。此外,之间存在显著的相关人口统计资料(性别、年龄、教育程度)和知识的肥胖的风险因素,风险因素评估变量对知识的肥胖与性别和受教育程度的人口。此外,从决策树结果,我们发现,受教育程度和婚姻状况是最重要的变量影响肥胖的风险因素在受访者的知识。正确分类的准确性为95.5%情况下,相同的逻辑回归、决策树。 结论。大多数参与者认为经常锻炼和饮食是必不可少的方式减少肥胖;然而,宣传活动应该维护以避免自满和疾病作斗争。SN - 1748 - 670 - 2021/1371336 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/1371336——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER