【摘 要】
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随着我国经济的不断发展,人们的生活水平得到普遍提高;但是人们对于健康的饮食习惯意识还很薄弱,造成我国糖尿病人数快速增长,严重危害着人们的身体健康.糖尿病目前还没有根治措施,若不加以控制,极易引发各种并发症状,只能通过早发现,早治疗才能其降低其发病率.由于我国目前对糖尿病的早期预防和诊断措施仍不完善,因此有必要通过建立糖尿病血糖浓度预测模型,提前确定高危人群,辅助医生进行诊断,这对于改善人民的身体健
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随着我国经济的不断发展,人们的生活水平得到普遍提高;但是人们对于健康的饮食习惯意识还很薄弱,造成我国糖尿病人数快速增长,严重危害着人们的身体健康.糖尿病目前还没有根治措施,若不加以控制,极易引发各种并发症状,只能通过早发现,早治疗才能其降低其发病率.由于我国目前对糖尿病的早期预防和诊断措施仍不完善,因此有必要通过建立糖尿病血糖浓度预测模型,提前确定高危人群,辅助医生进行诊断,这对于改善人民的身体健康和促进社会的和谐稳定具有十分重要的意义.本文以国内某三甲医院的体检数据为基础,首先阐述了支持向量机、岭回归模型、随机森林、XGBoost的基本理论;然后进行数据的预处理,剔除异常点及噪声数据,对较少缺失值的特征进行填充,对不同量纲的数据进行标准化;数据预处理完成之后,进行特征的筛选.本文采用两种集成法进行特征选择,避免因单一模型进行特征筛选所带来的误差,总共筛选出最重要的17个特征.接着基于第二章的相关理论基础构建模型,在SVR（RBF）模型中,其均方误差（MSE）为1.51,平均绝对百分比误差为（MAPE）为10.68%;在核岭回归（RBF）模型中,其MSE为1.47,MAPE为11.26%;在随机森林模型中,其MSE为1.45,MAPE为10.41%;在XGBoost模型中,其MSE为1.39,MAPE为10.31%,对比上述四个模型可知,XGBoost模型的预测效果要优于随机森林、SVR（RBF）、核岭回归（RBF）;随机森林模型随着基学习器增加,其运行速度会变慢,而XGBoost模型运行速度较快.最终以XGBoost模型作为本次糖尿病血糖浓度预测的最佳模型.
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