换一批摘要糖尿病是全球最主要的慢性非传染性疾病之一,会持续损害患者的各种组织器官.早期发现与早期治疗对于降低疾病危害具有重要意义.目前,基于机器学习的技术在糖尿病预测领域得到了较为广泛的应用,但单一模型的建模方式,往往面临模型准确性不高和泛化能力不足的问题.因此,文章提出一种基于Stacking技术的融合多模型特征的糖尿病检测方法.该方法结合了逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林和LightGBM的特征,并在Pima Indians数据集上取得了较好的效果.对比实验的结果也验证了本文方法的有效性.
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栏目名称
DOI
10.19850/j.cnki.2096-4706.2025.13.011
发布时间
2025-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
信阳农林学院青年教师科研基金项目（QN2023014）
信阳农林学院科研促教学项目（kj-2022007）
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