2型糖尿病风险预测模型的比较

摘要：

目的:探讨分类算法在2型糖尿病风险预测中的应用价值.方法:针对Pima Indians Diabetes数据集,经过2种情况的数据预处理,选择逻辑回归、支持向量机、多层感知机、随机森林等4种分类算法分别构建2型糖尿病风险预测模型,分析对比准确率和F值等评价指标,以验证其对具有空值数据集的应用性能.结果:经过比较,对原始数据进行分类预测时,多层感知机的值最高,随机森林的值最低,4种分类算法对删除属性后的数据集也取得了较好的预测效果.结论:分类算法可以有效预测2型糖尿病,并对具有一定缺失值的数据集具有良好的实用价值.

关键词：糖尿病预测、数据预处理、逻辑回归、支持向量机、多层感知机、随机森林

所属期刊栏目：16

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：安徽高校人文社会科学研究项目;皖南医学院中青年科研基金项目;皖南医学院中青年科研基金项目;皖南医学院教学质量与教学改革工程项目;国家级大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-10,17