混合特征选择模型在妊娠期糖尿病诊断中的应用研究

发布时间：2021-12-22 09:30

　　妊娠期糖尿病是一种发生于妊娠期的糖代谢异常情况,其常会引母婴围产期疾病和Ⅱ型糖尿病。而尽早地诊断并控制病情,可以有效地降低疾病所带来的风险,随着生物医学和计算机科学的发展与融合,越来越多的机器学习算法与技术应用于辅助医疗诊断。目前有机器学习算法在糖尿病诊断的应用研究也比较多,而随着数据维度的提升,特征选择模型也越来越广泛的应用于辅助医疗诊断过程中。本文提出一种具有泛化意义的层次特征选择模型,并给出形式化描述,可以用于表示单一特征选择模型和多混合特征选择方法融合。借鉴计算机科学广泛应用的分层结构,通过分层结构对特征选择模型进行管理,以实现在特征选择阶段的模型融合。提出的层次特征选择模型具有泛函性好,鲁棒性强等优点,适用于发现特征物理解释不明确,与类标签之间模式不可知的情况。其次,本文改进了一种基于关联规则的特征选择算法,根据规则的置信度和特征在规则中出现的频率,计算特征对应的加权频率分数,用以表征特征重要性,实现特征选择功能。本文使用的是天池糖尿病数据集,包含55维SNP特征和29维体征特征,根据数据集的特点,提出混合特征选择模型,分别使用层次特征选择模型和基于关联规则的特征选择算法对组... 

【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

sigmoid函数Fig.3-1sigmoidfunction

混合特征选择模型层次示意图

图 4-2 层次特征选择模型示意图Fig. 4-2 Hierarchy feature selection model diagram则及 Apriori 算法是一种基于规则的机器学习方法，主要用于寻找数据项之间潜

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于XGBoost算法的2型糖尿病精准预测模型研究[J]. 张洪侠,郭贺,王金霞,徐岩艳,吕斌,闫东,常佳,胡光瑞,王雪,李洪军,刘天戟,李燕林,赵志强,牛晓强.  中国实验诊断学. 2018(03)
[2]基于大规模不平衡数据集的糖尿病诊断研究[J]. 魏勋,蒋凡.  计算机系统应用. 2018(01)

博士论文
[1]随机森林算法优化研究[D]. 曹正凤.首都经济贸易大学 2014



本文编号：3546172