【摘 要】
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近些年,慢性病发展迅速,且危害越来越大。其中糖尿病是一种具有遗传特性的慢性疾病,危害极大。因此,针对糖尿病预测具有非常重要的研究意义。随着人工智能技术不断发展,已经
【机 构】
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东华理工大学信息工程学院,东华理工大学软件学院
【基金项目】
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江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放项目(JELRGBDT201802)
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近些年,慢性病发展迅速,且危害越来越大。其中糖尿病是一种具有遗传特性的慢性疾病,危害极大。因此,针对糖尿病预测具有非常重要的研究意义。随着人工智能技术不断发展,已经越来越多的机器学习和深度学习方法被用于对疾病发生进行预测。据此,本文提出一种基于集成学习的糖尿病预测方法。该方法采用了Stacking的集成学习方法,利用支持向量机、随机森林、人工神经网络等3种机器学习方法作为初级学习器,使用逻辑回归作为次级学习器建立糖尿病预测模型。本文以UCI中的皮马印第安人糖尿病数据集作为实验数据,通过实验分析,本文提出模
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