基于机器学习分类算法的糖尿病辅助诊断研究
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摘要：为了辅助医生进行糖尿病的诊断，增加诊断的准确性，探寻最适合用于糖尿病辅助诊断的机器学习分类算法。研究使用随机森林、朴素贝叶斯分类、逻辑回归、BP神经网络以及Adaboost集成算法5类机器学习分类算法进行建模，预测糖尿病的患病风险，同时采用多个评价指标验证模型效果的优劣。结论：五种算法的准确率均高于73%，其中逻辑回归模型和BP神经网络模型准确率最高，达76.6％，但逻辑回归模型的精确率最高且ROC曲线包围面积（AUC） 最大，精确度高，达到82%。（剩余134字）