机器学习分类算法在糖尿病诊断中的应用研究

机器学习技术在疾病诊断等智能决策问题中起着至关重要的作用,该文主要介绍了机器学习中决策树、随机森林、支持向量机和k近邻算法,并将这四种算法建立的模型运用在糖尿病诊断上,通过参数的优化建立各自的模型,比较这四种模型对医学中的糖尿病数据的诊断价值。然后通过十折交叉验证方法比较这四种模型在该数据上的ROC值,选择最优的模型对糖尿病数据进行分析预测,结果表明,随机森林算法更适合糖尿病数据的预测。