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| 基于支持向量机的糖尿病预测模型研究 | |
| 引用本文： | 刘阳,孙华东,张艳荣,赵志杰.基于支持向量机的糖尿病预测模型研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2018(1). |
| 作者姓名： | 刘阳 孙华东 张艳荣 赵志杰 |
| 作者单位： | 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院; |
| 摘 要： | 糖尿病是一种严重危害人类身体健康的疾病,早发现、早诊断、早治疗才能降低其并发症的可能性和致死率.数学预测模型可有效解决上述问题,为临床提供帮助性信息,进行更快速、有效、准确的疾病诊断.据此,提出一种基于支持向量机的糖尿病预测模型.该模型采用径向基核函数解决非线性数据在高维特征空间中线性可分的问题,利用交叉验证和网格参数寻优法确定模型的最优惩罚参数(C)和核参数(g).针对Pima Indians Diabetes数据集,构建的支持向量机预测模型最终的测试集分类准确率为78.39%,模型敏感度和特异度分别为50%和93.6%.实验结果表明,该模型的分类准确率得到了提升,模型性能良好. |
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