2型糖尿病风险预测模型的比较

• 作者: 叶明全 毕迎春 潘媛媛 王培培 甘良进
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 糖尿病预测 数据预处理 逻辑回归 支持向量机 多层感知机 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（28）
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TP181

摘要

目的:探讨分类算法在2型糖尿病风险预测中的应用价值。方法:针对Pima Indians Diabetes数据集,经过2种情况的数据预处理,选择逻辑回归、支持向量机、多层感知机、随机森林等4种分类算法分别构建2型糖尿病风险预测模型,分析对比准确率和F值等评价指标,以验证其对具有空值数据集的应用性能。结果:经过比较,对原始数据进行分类预测时,多层感知机的值最高,随机森林的值最低,4种分类算法对删除属性后的数据集也取得了较好的预测效果。结论:分类算法可以有效预测2型糖尿病,并对具有一定缺失值的数据集具有良好的实用价值。