基于机器学习的糖尿病预测研究-论文

简介：
本论文运用机器学习技术探讨糖尿病预测模型的有效性，分析多种算法在糖尿病早期诊断中的应用，并评估其准确性和实用性。 每天都会更新大量患者数据，这对医疗保健行业构成了挑战。研究人员利用这些数据来改进主要疾病的处理方式，并努力及时通知可能避免的严重危害症状。 糖尿病是一种增长迅速且严重的疾病，可能导致视力模糊、近视、四肢灼伤以及肾脏和心脏衰竭等并发症。当血糖水平超过某个阈值或人体无法产生足够的胰岛素调节时就会发生这种情况。因此，早期识别并告知患者非常重要，以便采取适当的治疗措施控制病情。 为了提高糖尿病预测的准确性，这项工作采用了机器学习算法，并将K-Mean聚类算法的结果输入到具有主成分分析和K-means聚类的集成模型中。实验表明我们的方法仅产生了八个错误分类实例，在所有测试的方法中最少。与单独的基本分类器相比，这种集成分类器模型表现更好。 我们还使用了10k倍交叉验证运行随机森林、支持向量机、决策树、多层感知器和朴素贝叶斯等不同机器学习算法进行比较研究。