换一批摘要目的 设计及验证基于轻量级梯度提升术(Light gradient boosting machine,LightGBM)模型的糖尿病预测模型.方法 采用LightGBM糖尿病预测模型作为基础模型.提取石狮市某社区卫生服务中心 2016 年 1 月—2021 年 12 月的数据库进行分析,将数据集分为训练集和测试集.基础模型中使用数据库中的训练集通过交叉验证法进行训练,超参数调整.训练出的模型在测试集上进行模型验证.验证后使用K最近邻算法(K-nearest-neighbour,KNN)、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)和通过保留具有代表性的多数类别样本来减少样本数量(NearMiss)技术下采样等方法进行数据校正.最后,本研究基于机器学习算法和群体数据构建了一种高效的糖尿病预测模型.结果 基于LightGBM模型的糖尿病预测模型优于传统Logistic模型,综合准确率为97%.结论 基于LightGBM模型的糖尿病预测模型临床符合度高,可为糖尿病早期诊疗提供临床决策参考.
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关键词
糖尿病机器学习数学模型LightGBM模型预测Logistic回归diabetesmachine learningmathematical modelLightGBMmodel predictionLogistic regression
分类号
R587（内分泌腺疾病及代谢病）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-9316.2023.24.015
发布时间
2024-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
福建省自然科学基金资助项目（2020J01766）
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