换一批
换一批基于数据挖掘的2型糖尿病风险预测模型的建立和应用
Establishment and Application of Risk Prediction Model for Type 2 Diabetes Based on Data Mining
摘要目的 采用数据挖掘方法, 考察2型糖尿病的危险因素, 确定最优风险预测模型, 为建立手机APP软件提供算法, 为糖尿病I级预防提供风险预测支持.方法 收集某医院2016年1月—2017年7月的糖尿病患者全数据集, 共5 571例, 通过与同期体检健康对照组5 571例进行对比研究, 分别建立Logistic回归模型和多层感知器神经网络模型, 比较优劣, 确定最终预测模型.结果 结果显示Logistic回归和多层感知器神经网络模型对训练样本的预测准确率分别为89.7％、80.4％, 对测试样本的预测准确率分别为89.8％、79.8％.结论 Logistic回归模型对2型糖尿病风险预测效能较高, 预测结果也更容易结合临床实际, 用于风险控制手机APP软件后台编程.
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关键词
2型糖尿病风险预测分析Logistic回归模型多层感知器神经网络模型决策树分析模型Type 2 diabetesRisk prediction analysisLogistic regression modelMultilayer perceptron neural network modelDecision tree analysis model
主题词
预测(Forecasting)神经网络(计算机)(Neural Networks (Computer))糖尿病, 2型(Diabetes Mellitus, Type 2)数据挖掘(Data Mining)决策树(Decision Trees)
分类号
R587.1
栏目名称
论著
DOI
10.16658/j.cnki.1672-4062.2019.04.001
发布时间
2019-05-31
基金项目
大连市医学科学研究计划项目
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