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摘要
近十年来,我们面临快速增长糖尿病患者人数,病患族群也成为了公共健康最沉重的负担之一。预先血糖控制可以减缓或防止糖尿病并发症的发生。本研究方法是透过探究血糖控制特征评级算法,同时采用不同的分类法,比较四种特征算法而产生不同的评级效果。主要目的是能以最合适的算法作为改进血糖控制的模式。其中使用的四种特征评级算法,包括信息增益、增益率、对称不确定性以及用于血糖控制特性评级的Relief F算法。再以通用三种分级方法测试属性子集,比较属性筛选的效果。结果显示,采用C4.5算法,K最近邻(KNN)和朴素贝叶斯算法;得出与我们提出的四种特征评级方法做对照,而生成特性评级列表;从列表中发现特征选择有利于改善常见学习法方式。研究结果同时也显示,任何学习分类法都不能完美地处理所有情况。
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单位仰恩大学
