早期糖尿病风险预测模型的比较研究

摘要：

糖尿病是一种比较常见的慢性疾病,并且存在较长的无症状阶段.本文主要介绍了机器学习中的5种分类算法,分别是朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归、决策树和集成分类器Random Forest,并在Weka数据挖掘平台上,对糖尿病数据进行挖掘分析,根据混淆矩阵、Kappa系数、ROC曲线、均方根误差以及相对绝对误差这几个性能指标对分类器效果进行分析,找到最适合糖尿病疾病预测的算法,为当今医疗行业其他疾病数据的挖掘分析提供思路.

关键词：糖尿病、机器学习、集成分类器、数据挖掘、Weka

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科研重点项目18A219

在线出版日期：2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68