Шкала по модели логистической регрессии Опции

[Tatyana_]

Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, как, имея построенную модель логистической регрессии, построить шкалу разбивки пациентов на группы относительно риска наличия заболевания? Например, у меня есть признаки: индекс массы тела, возраст, наличие камней и т.д. Данные бинарные и непрерывные. По этим данным получила модель, которая позволяет классифицировать пациентов, но хотелось бы для каждого нового пациента не подставлять конкретные значения в уравнение логистической регрессии, а просто смотреть, ага возраст от 18 до 30, приписываем пациенту 3 балла, > 60 - 6 баллов, и так по каждому признаку. А потом по полученной сумме баллов определять риск наличия заболевания.

[Игорь]

Если возможно, опишите подробнее модель.

[Tatyana_]

Модель следующая:
ВероятностьНаличияЗаболевания = 1 / (1 + exp(-(а0+а1*х1+а2*х2+а3*х3+...+а7*х7))), где вероятность наличия заболевания меняется от 0 до 1, если значение вероятности больше некоторой порговой величины, то принимаем гипотезу о наличии заболевания.
х1,...,х7 - признаки: возраст, индекс массы тела, размеры печени и т.д.
а1,...,а7 - коэффициенты, определяющие вклад каждого признака в построенную модель
Таким образом, приходит новый пациент, мы подставляем все значения х1,...,х7 в данное уравнение и получаем вероятность наличия заболевания. Но хотелось бы упростить процесс подсчета, введя вспомогательную шкалу. В статьях встречала, что на базе модели логистической регрессии строится дискриминантная шкала, но как это делается, к сожалению, не могу нигде найти. Может, порекомендуете, где почитать?