基于XGBoost的糖尿病风险预测

糖尿病作为一种常见慢性疾病,目前无法根治,但却能通过科学有效的干预、预防和治疗,来降低发病率和提高患者的生活质量。本文以真实脱敏的用户体检信息数据为基础,使用e Xtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法以及随机森林模型构建预测模型,以用户血糖含量为目标变量进行预测。结果表明:在现有数据的基础上,该模型可以有效预测糖尿病,为学术界和精准医疗提供有力的技术支撑,相比于传统的方法,精度更高。