糖尿病遗传风险预测：基于血糖值的模型构建与分析

简介：
本研究旨在通过建立基于个人血糖值的数据模型，来评估和预测个体患糖尿病的遗传风险，为早期预防提供科学依据。 针对包含年龄、性别及各项体检指标的训练数据集（其中目标变量为血糖值），以及缺少血糖值的测试数据集进行预处理，并在完成预处理后的数据基础上运用LightGBM算法，这是一种基于决策树的梯度提升框架，在该模型中我们将通过交叉验证的方式对42个特征的数据集进行训练。这些特征包括37项医学指标，每条记录的第一行为各变量名称。 分析目标如下： 1. 构建以血糖值为预测对象的模型； 2. 进行糖尿病遗传风险评估，并分析其结果； 实现上述目标时需完成以下具体任务： 1. 采用多种评价标准来衡量所构建模型的效果； 2. 根据这些评价指标优化我们的预测模型； 3. 利用折线图对比真实血糖值与预测值，以便更直观地观察两者之间的差异； 4. 筛选测试数据集中符合正常范围（即3.9～6.1毫摩尔/升）的个体信息； 5. 收集并分析高血糖风险人群的相关资料。