【摘 要】
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针对印第安皮玛族成年女性糖尿病数据集进行分类。将迭代随机森林与机器学习方法如随机森林、K最近邻、基于不同核函数的支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、梯度提升
【机 构】
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黔南民族师范学院数学与统计学院,长春工业大学数学与统计学院
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2019]200);黔南师范学院高层次人才专项项目(qnsyrc201809)
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针对印第安皮玛族成年女性糖尿病数据集进行分类。将迭代随机森林与机器学习方法如随机森林、K最近邻、基于不同核函数的支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、梯度提升机、决策树分类等作比较。分析了分类识别精度、查准率、查全率、度量、ROC曲线和AUC值等6个指标。通过实验发现,与上述其它7种分类算法相比,针对该数据集,迭代随机森林在这些性能指标上的表现是最优的。
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