【摘 要】
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糖尿病已经成为威胁人类健康的慢性病之一.实现对糖尿病的早期预测,有助于辅助医疗决策.针对糖尿病数据普遍存在的维度过高,缺失值较多等特点,为了提高预测精度,从集成学习入
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,西南石油大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2016403055);河北省重点研发计划项目-高新技术产业技术开发专项项目(18212005)
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糖尿病已经成为威胁人类健康的慢性病之一.实现对糖尿病的早期预测,有助于辅助医疗决策.针对糖尿病数据普遍存在的维度过高,缺失值较多等特点,为了提高预测精度,从集成学习入手,提出一种基于XGBoost算法的糖尿病预测模型.该模型以CART回归树作为基学习器,利用收集到的真实数据对模型进行训练和测试,并调整XGBoost的主要参数,最终实现了血糖值的回归预测.实验结果表明,该模型平均绝对百分比误差下降到8.57%,比本文对比的基于SVM、随机森林的预测模型精度更高,且运行速度快,稳定性强.
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