论文摘要
为了通过众多的医学指标更准确地预测血糖值,将运用主成分分析耦合GBDT做回归·首先运用主成分分析将39个原指标综合成18个新指标,并对这18个累积贡献率达95%的新指标做变量特征重要性分析,再结合18个新指标运用GBDT做回归.其中有关血糖值的数据来源于天池精准医疗大赛-人工智能辅助糖尿病遗传风险预测.将含有5642个样本值的一组血糖值数据按照7:3的比例分成两组,分别称为训练集和测试集,运用训练集中的数据建立回归模型,得出回归模型的均方根误差为0.0053,再利用测试集中的数据预测血糖值,并与测试集中的真实值作比较,得出均方根误差为0.0063,这说明预测出的血糖值较为准确,能够保障血糖值预测的精度.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 龚谊承,都承华,张艳娜,余力
关键词: 主成分分析,血糖值的预测
来源: 数学的实践与认识 2019年14期
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技
专业: 数学,临床医学
单位: 武汉科技大学理学院数学与统计系,武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61671338),湖北名师工作室(201601),李德宜工作室资助
分类号: R446.1;O212.1
页码: 116-122
总页数: 7
文件大小: 455K
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