目的:建立糖尿病并發(fā)癥診斷預(yù)測模型,為糖尿病并發(fā)癥的臨床診斷提供幫助。方法:將支持向量機（SVM）作為建立糖尿病并發(fā)癥診斷預(yù)測模型的基礎(chǔ)算法,選取影響糖尿病不同并發(fā)癥的各項指標(biāo)作為模型的輸入,糖尿病并發(fā)癥類型作為模型的輸出,合理分配糖尿病患者的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)中的一部分作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練,結(jié)合網(wǎng)格搜索與交叉驗證得到建立模型的最佳懲罰因子（c）和徑向基核函數(shù)（RBF）方差（g）。在矩陣實驗室（Matrix Laboratory,MATLAB）平臺上建立模型,并將模型的診斷類型與實際類型進行比較。結(jié)果:在建立的糖尿病并發(fā)癥診斷預(yù)測模型中重新輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)后,其糖尿病并發(fā)癥診斷預(yù)測正確率達到92%,將測試數(shù)據(jù)輸入模型中,輸出結(jié)果的正確率為81%。結(jié)論:基于SVM建立的糖尿病并發(fā)癥診斷預(yù)測模型,對于糖尿病并發(fā)癥的診斷預(yù)測有較好的效果。 

【文章來源】：中國醫(yī)學(xué)裝備. 2020,17(08)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

SVM參數(shù)選擇結(jié)果圖

通過以上步驟確定了R B F的最佳參數(shù)組合c=27.8576,g=0.041235，利用真實的糖尿病患者數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立SVM診斷預(yù)測模型，模型建立后將200份訓(xùn)練數(shù)據(jù)重新代入模型，其輸出準(zhǔn)確率為92%(184/200)，將100份測試數(shù)據(jù)(50份腎病并發(fā)癥、50份視網(wǎng)膜病變并發(fā)癥)輸入模型進行預(yù)測，準(zhǔn)確率為81%(81/100)。測試數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果對比見圖2。在測試數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果對比中顯示，測試數(shù)據(jù)中腎病并發(fā)癥預(yù)測準(zhǔn)確率為82%(41/50)，視網(wǎng)膜病變并發(fā)癥預(yù)測準(zhǔn)確率為80%(40/50)。

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3101309