机器学习算法在糖尿病预测中的应用 |
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作者姓名: | 贺其 赵岗 菊云霞 周薏岚 李敏 董琪 赵凯 |
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作者单位: | 齐鲁师范学院 数学学院,山东 济南,250200;山东师范大学 信息科学与工程学院,山东 济南,250014;齐鲁工业大学(山东省科学院) 电气工程与自动化学院,山东 济南,250353 |
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基金项目: | 山东省重点研发计划项目 |
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摘 要: | 在很多领域利用机器学习的方法对数据进行分析、预测、判断具有非常重要的现实意义。将机器学习的算法应用到医学领域成为了研究的热点之一。糖尿病是多发病症,对是否患有糖尿病做出有效预测,意义重大。论文采用机器学习算法预测糖尿病,利用微软的Azure machine learning作为实验平台。采用了神经网络、逻辑回归、决策树、贝叶斯、支持向量机五种机器学习算法进行了预测,预测正确率分别是0.854,0.787,0.952,0.779,0.781。结果显示决策树预测效果最佳。在决策树预测的基础上对预测方法做出改进后,实验结果表明正确率提高了0.002。
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关 键 词: | 机器学习 糖尿病 决策树 Azuremachinelearning |
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