【摘要】：我國(guó)慢性病患者人數(shù)居世界首位,而糖尿病及其相關(guān)并發(fā)癥是其中重要的一個(gè)組成部分,糖尿病目前無(wú)法根治,對(duì)于希望細(xì)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(xué)有效的干預(yù)、預(yù)防和治療,降低發(fā)病率和提高患者的生活質(zhì)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(shù)據(jù),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(yù)測(cè)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(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,訓(xùn)練集用于學(xué)習(xí)出XGBoost模型,測(cè)試集用于測(cè)試模型效果。(二)為了驗(yàn)證模型的效果,本文對(duì)天池精準(zhǔn)醫(yī)療大賽提供的一些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分別從回歸預(yù)測(cè)和分類預(yù)測(cè)兩方面進(jìn)行了實(shí)證分析。在回歸預(yù)測(cè)上,FA-XGBoost回歸模型的均方誤差(MSE)和運(yùn)行時(shí)間(t)分別為1.3800和1.3771秒;在分類問(wèn)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(shù)據(jù),我們將FA-XGBoost回歸模型和分類模型分別與決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost四個(gè)模型的效果進(jìn)行了比較�；貧w預(yù)測(cè)中,GBDT和FA-XGBoost在MSE上表現(xiàn)最佳,而FA-XGBoost在運(yùn)行時(shí)間上表現(xiàn)最佳;分類問(wèn)題中,FA-XGBoost模型在準(zhǔn)確度上表現(xiàn)略次于單純的XGBoost模型,但在精確率、召回率、F_1值上表現(xiàn)最佳�？傮w上,可認(rèn)為FA-XGBoost模型在回歸預(yù)測(cè)和分類預(yù)測(cè)上表現(xiàn)都較好。FA-XGBoost模型適用于血糖回歸預(yù)測(cè)、患糖尿病或未患糖尿病的分類預(yù)測(cè),同時(shí)滿足這兩種人群的需要,對(duì)于希望了解其血糖值的人群,可以預(yù)測(cè)出精確的血糖值,對(duì)于只想知道是否患糖尿病的人群,也能通過(guò)分類預(yù)測(cè)得出其是否患糖尿病。
【圖文】：

合計(jì) 方差% 積累％ 合計(jì) 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(gè)特征的序號(hào)，第二列是 39 個(gè)特征的特）;第三列是各個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率，第四列是累積貢獻(xiàn)率。前 14 個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到 74.358％，表明基本上息，這樣 39 個(gè)原始特征降維為 14 個(gè)新特征，即公式（3-1）中示和計(jì)算，14 個(gè)特征因子被命名為 F1，F(xiàn)2，...，F(xiàn)14。形象直觀的得出結(jié)論，39 個(gè)特征的碎石圖如圖 4.1 所示。

XGBoost回歸模型中第1棵樹(shù)T1的可視化
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：O212.1;R587.1

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9 王天池;李純杰;;行定和Q型因子分析及其應(yīng)用[A];中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院礦床地質(zhì)研究所文集（17）[C];1986年

10 周林軍;周紅;呂鳳蘭;胡俊杰;張?chǎng)?;因子分析法和判別分析法快速篩選高危害化學(xué)品[A];持久性有機(jī)污染物論壇2010暨第五屆持久性有機(jī)污染物全國(guó)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2010年

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2 史裕波;煙草業(yè)借助因子分析降低物流成本[N];中國(guó)會(huì)計(jì)報(bào);2018年

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6 中國(guó)人民大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)學(xué)術(shù)成果評(píng)價(jià)研究中心 報(bào)告執(zhí)筆人 錢蓉 楊紅艷 張美紅 韓帥 劉峰;2013年度中國(guó)人文社科期刊和機(jī)構(gòu)進(jìn)步因子分析報(bào)告[N];中國(guó)新聞出版報(bào);2014年

7 周穎;中西醫(yī)應(yīng)當(dāng)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)[N];中國(guó)中醫(yī)藥報(bào);2007年

8 余自強(qiáng);初中科學(xué)課教師的4個(gè)不適應(yīng)[N];中國(guó)教育報(bào);2003年

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本文編號(hào)：2623471