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64CHINAHEALTHSTANDARDMANAGEMENT,Vol.14,No.24流行病学与预防
基于LightGBM模型的糖尿病预测模型的研究
吴晖南1,2陈淑娇3陈展峰1杨叶楠1曾程浩2吴莎莎2苏雪云2
testingsets.Inthebasicmodel,thetrainingsetfromthedatabaseis
【摘要】目的设计及验证基于轻量级梯度提升术(Lightgradientusedfortrainingthroughcrossvalidationandthenhyperparameters
boostingmachine,LightGBM)模型的糖尿病预测模型。方法areadjusted.Thetrainedmodelisvalidatedonthetestset.After
采用LightGBM糖尿病预测模型作为基础模型。提取石狮市某verification,datacorrectionwasperformedusingmethodssuch
社区卫生服务中心2016年1月—2021年12月的数据库进行asK-nearest-neighbour(KNN),syntheticminorityoversampling
分析,将数据集分为训练集和测试集。基础模型中使用数据库technique(SMOTE)oversampling,andNearMissdownsampling.
中的训练集通过交叉验证法进行训练,超参数调整。训练出Finally,basedonmachinelearningalgorithmandpopulationdata,
的模型在测试集上进行模型验证。验证后使用K最近邻算法thisstudyconstructsanefficientdiabetespredictionmodel.Results
(K-nearest-neighbour,KNN)、合成少数类过采样技术(syntheticThediabetespredictionmodelbasedonLightGBMmodelwas
minorityoversamplingtechnique,SMOTE)和通过保留具有代superiortothetraditionalLogisticmodel,andthecomprehensive
表性的多数类别样本来减少样本数量(NearMiss)技术下采样accuracywas97%.ConclusionThediabetespredictionmodel
等方法进行数据校正。最后,本研究基于机器学习算法和群体basedonLightGBMmodelhasahighclinicalagreement,which
数据构建了一种高效的糖尿病预测模型。结果基于LightGBMcanprovideareferenceforclinicaldecision-makingofearly
模型的糖尿病预测模型优于传统Logistic模型,综合准确率为diagnosisandtreatmentofdiabetess.
97%。结论基于LightGBM模型的糖尿病预测模型临床符合度[Keywords]diabetes;machinelearning;mathematicalmodel;
高,可为糖尿病早期诊疗提供临床决策参考。
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