【摘 要】
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针对疾病数据结构复杂以及传统模型预测精度低等问题,为探寻提高疾病预测效能的有效集成方法,提出一种集成极端梯度提升树、随机森林算法的XGB-RF预测模型,并应用于糖尿病数据集.采用网格搜索法优化模型参数,利用集成学习策略构建完整的预测模型,将多种模型的预测效果进行对比.实验结果表明,XGB-RF集成模型的准确性和解释性优于单一预测模型,可为类似疾病的早预防、早治疗提供科学、准确的辅助信息.
【机 构】
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首都师范大学 管理学院,北京 100056
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针对疾病数据结构复杂以及传统模型预测精度低等问题,为探寻提高疾病预测效能的有效集成方法,提出一种集成极端梯度提升树、随机森林算法的XGB-RF预测模型,并应用于糖尿病数据集.采用网格搜索法优化模型参数,利用集成学习策略构建完整的预测模型,将多种模型的预测效果进行对比.实验结果表明,XGB-RF集成模型的准确性和解释性优于单一预测模型,可为类似疾病的早预防、早治疗提供科学、准确的辅助信息.
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