【摘 要】
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近年来,糖尿病发病率愈发升高,糖尿病的初期诊断也变得愈发复杂。糖尿病病因和多种因素相关,具有一定的不确定性,基于此,提出一种利用机器学习(例如支持向量机SVM)来对糖尿病诊断进行辅助建模的方法,选取美国国家糖尿病数据组提供的糖尿病患者诊断数据(共计231项),对SVM和利用灰狼以及布谷鸟算法对其优化后的结果进行比较,实验结果表明:传统算法模型精度较低,而优化后精度都有所提升,且布谷鸟优化算法收敛较快,寻优能力最强,平均精度达到78%以上,用于糖尿病实际数据诊断建模最佳。
【机 构】
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南京邮电大学地理与生物信息学院,江苏省智慧健康大数据分析与位置服务工程实验室
【基金项目】
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南京邮电大学教学改革研究重点招标课题(JG03219JX64),南京邮电大学校级科研基金资助项目(NY219068),江苏省智慧健康实验室开放课题项目(SHEL219002)。
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近年来,糖尿病发病率愈发升高,糖尿病的初期诊断也变得愈发复杂。糖尿病病因和多种因素相关,具有一定的不确定性,基于此,提出一种利用机器学习(例如支持向量机SVM)来对糖尿病诊断进行辅助建模的方法,选取美国国家糖尿病数据组提供的糖尿病患者诊断数据(共计231项),对SVM和利用灰狼以及布谷鸟算法对其优化后的结果进行比较,实验结果表明:传统算法模型精度较低,而优化后精度都有所提升,且布谷鸟优化算法收敛较快,寻优能力最强,平均精度达到78%以上,用于糖尿病实际数据诊断建模最佳。
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