编号：C202
大小：7.9M
环境：Jupyter Notebook
简介：基于多种混合模型的糖尿病预测,目的:利用机器学习方法,探究糖尿病发病的概率和影响因素,构建糖尿病预测模型,对糖尿病的发生进行预测,为糖尿病的预防和早期筛查提供理论参考。
方法:以国家人口健康科学数据中心2020年的糖尿病患者数据为研究对象,对怀孕、年龄、血压和胰岛素等信息进行单因素和多因素karas-神经网络,并构建AdaBoost算法,进行糖尿病的预测。 结果:单因素和多因素karas-神经网络与AdaBoost算法显示,糖尿病的发生与8种影响因素具有相关关系,模型预测准确率为 79.22%。

运行展示

直方图

密度图

关系矩阵图

评估算法 – 箱线图

评估算法 – 箱线图

集成算法 – 箱线图

0.7922077922077922
[[91 6]
[26 31]]
precision recall f1-score support

0.0 0.78 0.94 0.85 97
1.0 0.84 0.54 0.66 57

accuracy 0.79 154
macro avg 0.81 0.74 0.76 154
weighted avg 0.80 0.79 0.78 154

精确度居然还有提升的空间,在测试集上有了很不错的效果达到了0.7922

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频