基于集成学习融合模型的血糖预测
投稿时间:2018-09-04    点此下载全文
引用本文:王荣政,廖贤艺,陈湘萍,等.基于集成学习融合模型的血糖预测[J].医学信息学杂志,2019,40(1):59-62,84
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作者单位
王荣政 中山大学数据科学与计算机学院 广州 510006 
廖贤艺 中山大学数据科学与计算机学院 广州 510006 
陈湘萍 中山大学数据科学与计算机学院 广州 510006 
周凡 中山大学数据科学与计算机学院 广州 510006 
周毅 中山大学中山医学院生物医学工程系 广州 510080 
中文摘要:介绍集成学习预测方法,阐述集成学习在血糖预测中的应用,基于个体常规体检数据,使用集成学习的方法,融合线性回归、梯度提升决策树、随机森林等模型对血糖进行预测,实验结果表明该方法对血糖具有更高的预测精度并能更准确地识别血糖异常个体。
中文关键词:血糖预测  糖尿病  集成学习
 
Blood Glucose Prediction Based on Ensemble Learning Fusion Model
Abstract:The paper introduces the ensemble learning prediction method and dilates on the application of ensemble learning in blood glucose prediction. Based on individual routine physical examination data, it predicts blood glucose through the ensemble learning method that is combined with linear regression, gradient boosted decision tree, random forest and other models. The experimental results indicate that the method boasts higher prediction precision for blood glucose and is able to identify individuals with abnormal blood glucose more accurately.
keywords:blood glucose prediction  diabetes  ensemble learning
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