文档摘要：近年来2型糖尿病的发病率呈上升趋势,是危害人类健康的常见疾病之一.通过机器学习构建2型糖尿病风险预警分析系统变得迫在眉睫,针对单一的机器学习算法在对糖尿病预测时存在准确率和精度率不高的问题,设计采用Stacking策略对支持向量机、CatBoost、XGBoost进行算法融合,实验证明,融合算法在准确率,精度率,容错率方面都有大幅提高,能够更有效地辅助医生进行糖尿病的早期诊断和干预.
Abstract：Inrecentyears,theincidencerateoftype2diabetesisontherise,whichisoneofthecommondiseasesendangeringhumanhealth.Itisurgenttobuildariskearlywarningandanalysissystemfortype2diabetesthroughmachinelearning.Inviewofthelowaccuracyandprecisionofasinglemachinelearningalgorithminpredictingdiabetes,theStackingstrategyisdesignedtofusesupportvectormachines,CatBoost,andXGBoost.Experimentsshowthatthefusionalgorithmhassignificantlyimprovedinaccuracy,accuracy,andfaulttolerance,andcanmoreeffectivelyassistdoctorsinearlydiagnosisandinterventionofdiabetes.
作者：周建华 申淇源Author：ZHOUJian-hua SHENQi-yuan
作者单位：湖南警察学院,湖南长沙410138
刊名：电脑与信息技术
Journal：ComputerandInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 32(3)
分类号：TP311.11
关键词：机器学习 风险预警 Stacking策略 2型糖尿病
Keywords：machinelearning riskwarning Stackingstrategy type2diabetes
机标分类号：R587.1TP391TP181
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：省级大学生创新创业训练计划项目，湖南省社会科学成果评审委员会课题项目基于机器学习的2型糖尿病风险预警分析系统[
期刊论文] 电脑与信息技术--2024, 32(3)周建华 申淇源近年来2型糖尿病的发病率呈上升趋势,是危害人类健康的常见疾病之一.通过机器学习构建2型糖尿病风险预警分析系统变得迫在眉睫,针对单一的机器学习算法在对糖尿病预测时存在准确率和精度率不高的问题,设计采用Stack...参考文献和引证文献
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关键词：机器学习,风险预警,Stacking策略,2型糖尿病,
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