集成学习在糖尿病预测中的应用

• 作者: 尤思梦 张玉玺 贺松
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 糖尿病 预测 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用
• 页码范围: 176-179
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4209字
• 语种: 中文

摘要

糖尿病、高血压和心脑血管病并称为影响人类健康的三大杀手,不仅对患者的生命健康造成严重的威胁,也给患者的家庭造成严重的经济负担.对糖尿病做出准确的预测,意义深远.本文采用了KNN、支持向量机、逻辑回归、随机森林、集成学习五种方法对糖尿病数据进行预测,分别取得了71.86％,72.29％,74.46％,71.87％,76.62％的准确率.结果 表明,集成学习预测效果最佳,验证了其优异性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺松	贵州大学医学院	39	155	6.0	10.0
2	张玉玺	贵州大学医学院	3	4	1.0	1.0
3	尤思梦	贵州大学医学院	1	1	1.0	1.0