基于网格搜索与交叉验证的支持向量机糖尿病并发症诊断预测

• 作者: 张宇刚 王能才 石栋栋 赵刚 韦哲
• 来源期刊: 中国医学装备
• 学科: 医学
• 关键词: 支持向量机(SVM) 糖尿病并发症 诊断预测模型 网格搜索 交叉验证
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 技术评价研究
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: R587.2
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/J.ISSN.1672-8270.2020.08.003

摘要

目的:建立糖尿病并发症诊断预测模型,为糖尿病并发症的临床诊断提供帮助.方法:将支持向量机(SVM)作为建立糖尿病并发症诊断预测模型的基础算法,选取影响糖尿病不同并发症的各项指标作为模型的输入,糖尿病并发症类型作为模型的输出,合理分配糖尿病患者的数据,将数据中的一部分作为训练数据用于模型的训练,结合网格搜索与交叉验证得到建立模型的最佳惩罚因子(c)和径向基核函数(RBF)方差(g).在矩阵实验室(Matrix Laboratory,MATLAB)平台上建立模型,并将模型的诊断类型与实际类型进行比较.结果:在建立的糖尿病并发症诊断预测模型中重新输入训练数据后,其糖尿病并发症诊断预测正确率达到92％,将测试数据输入模型中,输出结果的正确率为81％.结论:基于SVM建立的糖尿病并发症诊断预测模型,对于糖尿病并发症的诊断预测有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵刚	兰州理工大学电信学院	6	0	0.0	0.0
2	石栋栋	兰州理工大学电信学院	4	0	0.0	0.0
3	张宇刚	兰州理工大学电信学院	2	1	1.0	1.0