机器学习分类算法在糖尿病诊断中的应用研究
机器学习技术在疾病诊断等智能决策问题中起着至关重要的作用,该文主要介绍了机器学习中决策树、随机森林、支持向量机和k近邻算法,并将这四种算法建立的模型运用在糖尿病诊断上,通过参数的优化建立各自的模型,比较这四种模型对医学中的糖尿病数据的诊断价值.然后通过十折交叉验证方法比较这四种模型在该数据上的ROC值,选择最优的模型对糖尿病数据进行分析预测,结果表明,随机森林算法更适合糖尿病数据的预测.
机器学习、分类算法、糖尿病、预测
14
TP311(计算技术、计算机技术)
海南省自然科学基金:模式识别算法改进及稀土掺杂TiO2光电性质预测研究20156242
2019-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
177-178,195
