基于代价敏感主动学习算法的2型糖尿病诊断

• 作者: 许智彪
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 糖尿病 诊断模型 代价敏感分类 主动学习 逻辑回归 支持向量机 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.016

摘要

建立2型糖尿病诊断模型,并通过主动学习解决医疗数据中标记样本较少的问题.2型糖尿病的诊断可以被看作一个代价敏感的二分类问题,本文基于逻辑回归模型、支持向量机模型和人工神经网络模型,采用基于期望误差减小的代价敏感主动学习方法,将主动学习算法和代价敏感分类算法相结合来构建诊断模型,将不同的误分类代价考虑到样本的选择中.在2型糖尿病诊断问题中,基于期望误差减小的代价敏感主动学习算法表现最优,以较少的样本标记达到了最低的误分类代价,因此主动学习算法能够减少医疗数据挖掘中需要标记的样本数,节省标注成本,同时保证模型的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许智彪	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0