糖尿病简易膳食计算法.doc

机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 Glucose：葡萄糖测试值 BloodPressure：血压 SkinThickness：表皮厚度 Insulin：胰岛素 BMI：身体质量指数 DiabetesPedigreeFunction：糖尿病遗传函数 Age：年龄 Outcome：是否为糖尿病 训练的过程包括数据的预处理、数据的可视化及EDA分析。 然后将数据划分成训练集和测试集，调用sklearn中的KNeighborsClassifier模型对数据进行训练。最后使用混淆矩阵、F1、精确率等指标对模型效果进行评估。 本应用实例可以方便与对KNN算法的应用过程有一个直观的了解和掌握。提升算法的应用实用性。 引入的库函数主要有如下： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test

基于奥马哈系统延续护理对2 型糖尿病患者自我管理能力的影响

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糖尿病已经成为影响我国国民健康的主要疾病之一,并且发病率呈上升趋势。 目前，我国糖尿病患者数量及未诊断患者数量仍据世界首位，但医疗资源分配不 均、医生数量不足、年轻医生经验不足等问题严重制约着对糖尿病的诊断。因此， 借助科技手段帮助医生对糖尿病进行辅助诊断是十分必要的。 人工智能技术的发展日新月异，“阿尔法围棋”(AlphaGo)在人机大战中的获 胜以及“沃森”(Watson)机器人强大的认知计算能力更是引发了人们对人工智能的 高度关注和遐想。人工神经网络是目前国际上迅速发展的人工智能的前沿交叉学 科，它拥有强大的学习能力和计算能力，能够更好地适应数据空间的变化，它的 应用为人工智能的研究开辟了新的途径。基于此，本文对人工智能技术在糖尿病 诊断中的应用进行研究 基于BP神经网络建立诊断模型。对收集到的病例数据进行整合和提取，选 择输入特征向量，在MATLAB软件平台建立诊断模型。为提高学习效率，对模型 参数进行了调整。通过实验，验证了BP神经网络用于糖尿病诊断的可行性。 基于概率神经网络(PNN)建立诊断模型。为进一步提高诊断准确率和诊断速 率，选择了网络结构简单、训练简洁的PNN网络

安全技术-网络信息-双固一通针法对糖尿病大鼠神经内分泌免疫网络的调控研究.pdf

本文在总结前人研究的基础上，对导致糖尿病的危险因素进行分析，通过对哈尔滨工业大学 2014 年校医院体检数据集的特征变量进行逐步回归分析，得到与糖尿病显著相关的危险因素，保留其作为 BP 神经网络模型、支持向量机模型和集成学习模型的输入变量。机器学习算法在处理较为复杂的问题上有较好的准确度和泛化能力。将样本集中 2728 条数据根据要求按照 7：2：1 的比例划分成训练集、测试集和独立样本集。基于 BP 人工神经网络、支持向量机和集成学习模型分别建立进行机器学习仿真模拟。输入变量和模型的各种参数、核函数的选择都对预测结果产生有或多或少的影响。本研究中观察了如网络结构、学习率、惩罚因子、核函数及相关参数的改变对预测结果的影响，然后经过对参数进行调试选择，找到各个算法的最优模型。最后使用独立样本进行测试，三个模型的预测结果与原始数据相关性强，证明建模具有统计意义，其中人工神经网络的最优模型的测试集 AUC 更高，运行时间更短。所以，最终选择以网络结构为 7-1-1 的人工神经网络模型为本研究中糖尿病预测的最适模型。 关键词：糖尿病；危险因素；BP 人工神经网络；支持向量机；集成学习

糖尿病预测应用 通过使用机器学习算法来预测糖尿病的应用程序。 它由Flask构建并部署在Heroku上。 在这个项目中，我们的目标是根据怀孕，血糖，血压，皮肤厚度，胰岛素，BMI，糖尿病谱系功能，年龄等各种特征来预测患者是否患有糖尿病。 我们将执行从数据收集到模型部署的所有步骤。 在模型评估期间，我们根据precision_score指标比较各种机器学习算法，并找到最佳算法。 然后，我们使用Flask（这是一个python微框架）创建一个Web应用。 部署-https: 截屏 安装 克隆此存储库并解压缩。 下载后，将cd放入flask目录。 使用Python 3开始一个新的虚拟环境并激活它。 使用pip install -r requirements.txt安装所需的软件包 执行命令： python app.py 在浏览器中打开http链接。

附件 5 糖尿病分级诊疗服务中医技术方案

使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)使用Logistic回归预测糖尿病得病率： 1.准备数据：用Python解析csv文件并填充缺失值 2.分析数据：可视化并观察数据 3.训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数 4.测试算法：为了量化回归的效果需要观察错误率，根据错误率决定是否退到训练阶段，通过改变迭代次数和步长等参数来得到更好的回归系数。