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摘要
文章综合运用了机器学习的各种理论对糖尿病的风险预测等问题进行了深度研究与分析,主要包括:(1)采用Logistic回归算法和决策树算法构建集成模型,最终发现集成模型能够在一定程度上解决单分类模型预测结果不稳定的问题,同时也能提升预测准确率。(2)风险预测模型由集成模型构建而来,综合比较预测准确率、精确度、召回率,发现集成模型的综合效果最好。
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文章综合运用了机器学习的各种理论对糖尿病的风险预测等问题进行了深度研究与分析,主要包括:(1)采用Logistic回归算法和决策树算法构建集成模型,最终发现集成模型能够在一定程度上解决单分类模型预测结果不稳定的问题,同时也能提升预测准确率。(2)风险预测模型由集成模型构建而来,综合比较预测准确率、精确度、召回率,发现集成模型的综合效果最好。
