在医疗领域，扁桃体炎作为一种常见的上呼吸道感染疾病，其高发性和反复性给患者带来了不小的困扰，通过数据挖掘技术，我们可以从海量医疗数据中挖掘出与扁桃体炎发病相关的关键因素，进而构建预测模型，为医生提供更精准的诊疗依据。
我们收集了包括年龄、性别、季节、生活习惯、既往病史等在内的多项数据，通过数据预处理、特征选择和模型训练等步骤，我们构建了一个基于决策树算法的预测模型，该模型能够根据患者的历史数据和当前症状，预测其患扁桃体炎的风险。
我们还发现了一些有趣的关联规则，如“冬季+频繁外出”与“扁桃体炎高发”之间的强关联性，这些发现不仅有助于我们更深入地理解扁桃体炎的发病机制，也为制定针对性的预防措施提供了科学依据。
通过数据挖掘技术，我们能够更准确地预测扁桃体炎的发病风险，为患者提供个性化的诊疗建议，同时也为医疗资源的合理分配提供了有力支持。
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利用大数据分析扁桃体炎患者历史数据，结合生活习惯、环境因素等变量进行模型构建与训练, 预测发病风险。
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