發(fā)布時間：2020-04-11 10:13

【摘要】：我國慢性病患者人數居世界首位,而糖尿病及其相關并發(fā)癥是其中重要的一個組成部分,糖尿病目前無法根治,對于希望細致了解其血糖值的人群,以及只想粗略知道是否患糖尿病的人群,這兩種人群不同的需求,科學有效的干預、預防和治療,降低發(fā)病率和提高患者的生活質量是很有必要的。人工智能(AI)能夠處理分析海量醫(yī)療健康數據,本文使用python3.0軟件,做了兩方面的工作:(一)提出了XGBoost耦合因子分析的模型(FA-XGBoost)用于預測糖尿病,其中因子分析(FA)用于減少特征變量的維度,將因子分析降維之后的數據集劃分成訓練集和測試集,訓練集用于學習出XGBoost模型,測試集用于測試模型效果。(二)為了驗證模型的效果,本文對天池精準醫(yī)療大賽提供的一些醫(yī)學數據分別從回歸預測和分類預測兩方面進行了實證分析。在回歸預測上,FA-XGBoost回歸模型的均方誤差(MSE)和運行時間(t)分別為1.3800和1.3771秒;在分類問題上,FA-XGBoost分類模型的正確率、精確率、召回率、F1值分別為0.9543、0.9310、0.5197、0.6670。最后,基于同樣的醫(yī)療數據,我們將FA-XGBoost回歸模型和分類模型分別與決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost四個模型的效果進行了比較�；貧w預測中,GBDT和FA-XGBoost在MSE上表現最佳,而FA-XGBoost在運行時間上表現最佳;分類問題中,FA-XGBoost模型在準確度上表現略次于單純的XGBoost模型,但在精確率、召回率、F_1值上表現最佳�？傮w上,可認為FA-XGBoost模型在回歸預測和分類預測上表現都較好。FA-XGBoost模型適用于血糖回歸預測、患糖尿病或未患糖尿病的分類預測,同時滿足這兩種人群的需要,對于希望了解其血糖值的人群,可以預測出精確的血糖值,對于只想知道是否患糖尿病的人群,也能通過分類預測得出其是否患糖尿病。
【圖文】：

合計 方差% 積累％ 合計 方差的% 積累％5.759 14.767 14.767 5.759 14.767 14.763.200 8.204 22.971 3.200 8.204 22.97… … … … … …1.023 2.624 74.358 1.023 2.624 74.35.998 2.559 76.917… … …-1.198E-15-3.072E-15100.000中的第一列代表 39 個特征的序號，第二列是 39 個特征的特）;第三列是各個主成分的貢獻率，第四列是累積貢獻率。前 14 個主成分的累積貢獻率已達到 74.358％，表明基本上息，這樣 39 個原始特征降維為 14 個新特征，即公式（3-1）中示和計算，14 個特征因子被命名為 F1，F2，...，F14。形象直觀的得出結論，39 個特征的碎石圖如圖 4.1 所示。

XGBoost回歸模型中第1棵樹T1的可視化
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：O212.1;R587.1

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