骨质疏松是由于低骨密度和微架构分解骨组织的一种疾病，导致增加了骨头的易碎性，同时增加了骨折的风险。对于绝经后或老年人而言，这是一种普通的疾病。在这篇文章当中，我们考虑了基于DOS和Log-Rank的分类算法用于预测脊椎骨骨折，并且我们还构造了基于DOS的分类树和基于Log-Rank分类树。同时，我们在这两个树当中作了比较，比较它们的最优分类变量，同时，我们还用用于预测脊椎骨和用于预测臀部的骨折的基于Log-Rank和DOS的分类树也作了比较。通过比较我们得到了一些重要的预测变量。这样对于我们进行进一步的研究也是很有意义的。　　通过比较分类变量，我们寻找到了一些主要的预测分类变量，从而去分析骨折，这是非常有意义的，这可以用于分析骨折变量，去预测骨折，从而预防骨折的发生。我们用了Log-Rank和DOS这两个统计量去构造生存分析的分类树，同时我们也展示了结点的生存曲线。同时，我们得到了结论：那些BMD很小，而且年龄又老的人越容易发生骨折.这样一来，我们可以通过预测，进行骨折之前进行治疗，并给出一些建议，避免或减小骨折发生。所以说我们做这个预测是很有意义的