随着生活水平的不断提高,人们越来越注重健康问题。糖尿病已经成为继肿瘤、心血管疾病之后的第三大严重威胁人类健康的慢性非传染性疾病。而我国糖尿病的防治呈现“三高”和“三低”的特点,“三高”是指发病率高,并发症发病率高以及治疗费用高,“三低”是指知晓率低,治疗率低以及达标率低。因此,建立有效的糖尿病预测模型,对于控制疾病风险和保障人们健康,具有十分重要的意义。本文旨在运用集成学习方法,基于肠道菌群数据建立糖尿病预测模型,一方面为实现无创预测糖尿病提供可能,减少人们看病所需的时间和金钱成本;另一方面为在广泛人群中开展糖尿病筛查工作提供新思路,降低过晚知晓带来的损失。本文在充分总结国内外相关研究成果的基础上,首先阐述集成学习的思想和三种常用的集成方法:Bagging、Boosting和Stacking。然后使用文本挖掘有关技术和正则表达式从电子病历中抽取出样本的基本信息,根据目前诊断划分样本为糖尿病或非糖尿病患者;同时综合使用过滤法和集成法对肠道菌群数据进行降维。此后,分别使用随机森林、梯度提升树和XGBoost建立糖尿病患者与非糖尿病患者的预测模型。最后,使用Stacking方法集成这三种模型来提升模型的效果,并通过糖尿病检出率、假阳性率和AUC值对比分析以上四种模型的预测效果。本文的研究结果表明,糖尿病与非糖尿病患者的肠道菌群之间存在差异;基于随机森林、梯度提升树和XGBoost建立的模型效果不同,其中随机森林和XGBoost效果较好,糖尿病检出率达到85%;使用Stacking方法集成这三种模型能够进一步提高糖尿病的检出率,降低假阳性率。因此,本文的研究成果可以帮助识别糖尿病患者与非糖尿病患者,让未知自己患有糖尿病的人尽早得到治疗,降低过晚知晓带来的风险。