文献类型：期刊文章

作　　者：贺其[1] 赵岗[1] 菊云霞[2] 周薏岚[1] 李敏[1] 董琪[1] 赵凯[3]

HE Qi;ZHAO Gang;JU Yunxia;ZHOU Yilan;LI Min;DONG Qi;ZHAO Kai(School of Mathematics, Qilu Normal University, Jinan 250200, China;School of Information Science and Engineering,Shandong Normal University, Jinan 250014, China;School of Electrical Engineering and Automation, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, China)

机构地区：[1]齐鲁师范学院数学学院,山东济南250200 [2]山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014 [3]齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院,山东济南250353

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》

基　　金：山东省重点研发计划项目资助(2015GGH309003)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：65-68

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在很多领域利用机器学习的方法对数据进行分析、预测、判断具有非常重要的现实意义。将机器学习的算法应用到医学领域成为了研究的热点之一。糖尿病是多发病症,对是否患有糖尿病做出有效预测,意义重大。论文采用机器学习算法预测糖尿病,利用微软的Azure machine learning作为实验平台。采用了神经网络、逻辑回归、决策树、贝叶斯、支持向量机五种机器学习算法进行了预测,预测正确率分别是0.854,0.787,0.952,0.779,0.781。结果显示决策树预测效果最佳。在决策树预测的基础上对预测方法做出改进后,实验结果表明正确率提高了0.002。

关 键 词：机器学习  糖尿病 决策树 AZURE MACHINE LEARNING

分 类 号：TP181] R587]