【摘 要】
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糖尿病有着另一个称号“健康杀手”,随着时代的进步,人们的物质生活丰富,随之而来的是人身体的消耗,糖尿成为困扰人们的一大病症。糖尿病人越来越多,平均每年增多51%,在医疗领域费用中,糖尿病占比很大,在二零一九年,我国支出了大概有1090亿美元,可以说糖尿病令不少家庭都承受了巨大的经济压力。糖尿病在早期阶段无任何的明显症状,都是后期出现的了并发症,那时患者才真正的意识到糖尿病的危害性,因此,预防糖尿病
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糖尿病有着另一个称号“健康杀手”,随着时代的进步,人们的物质生活丰富,随之而来的是人身体的消耗,糖尿成为困扰人们的一大病症。糖尿病人越来越多,平均每年增多51%,在医疗领域费用中,糖尿病占比很大,在二零一九年,我国支出了大概有1090亿美元,可以说糖尿病令不少家庭都承受了巨大的经济压力。糖尿病在早期阶段无任何的明显症状,都是后期出现的了并发症,那时患者才真正的意识到糖尿病的危害性,因此,预防糖尿病是对糖尿病进行治疗的关键性手段。本文构建的基于机器学习的糖尿病预测模型,可以进行糖尿病初步筛查和风险评估,对糖尿病的早期预防具有积极意义。本文以天津市某三级医院2019年临床患者为研究对象,采用机器学习算法中的逻辑回归、随机森林和人工神经网络三种算法,使用Python语言实现糖尿病的预测模型,主要研究内容如下:（1）数据预处理:收集三级医院临床糖尿病患者住院数据,结合医学知识分析糖尿病危险因素,对数据集进行降维处理,使用随机森林逐步回归算法进行特征筛选,将筛选后的数据以3:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集调整参数以达到模型最优化,测试集对比模型性能。（2）构建糖尿病预测模型:分别使用机器学习算法中的逻辑回归、随机森林和人工神经网络三种算法建立疾病风险预测模型,实现对糖尿病的风险判断,使用测试集验证三种算法模型效果,并与预测结果进行对比分析,选取预测效果最好的模型作为预测系统算法模型。研究结果表明,逻辑回归在测试集的准确率为75%,随机森林在测试集的准确率为80%,人工神经网络在测试集的准确率为77%;此外,随机森林在测试样本的准确率、召回率和F1值等方面总体优于逻辑回归和人工神经网络算法。神经网络预测模型虽然学习效率稍慢,在判断患者是否有糖尿病的假阳率及误诊率是8.7%,低于逻辑回归的11.6%和随机森林的11.2%,在实际临床指导上同样具有一定的借鉴意义。
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