基于IG-DNN混合决策算法的糖尿病预测研究

卢春城; 黄理灿; 刘靖雯

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基于IG-DNN混合决策算法的糖尿病预测研究

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糖尿病患者人数众多,对人的健康危害极大,尽早预测是否患有糖尿病是降低糖尿病死亡率的关键.基于IG-DNN混合决策算法进行糖尿病预测模型研究,其中糖尿病数据集来源于UCI机器学习库—PIDD.PIDD包括768个记录,每条记录包含8个属性.首先应用信息增益方法(IG)将属性减少到5个,然后将其应用于DNN作为输入.该方法分类准确度达到88.3％,效果优于之前的大部分研究成果.

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来源
《软件导刊》 |2019年第8期|21-25|共5页
作者
卢春城; 黄理灿; 刘靖雯;
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作者单位

浙江理工大学信息学院;

浙江杭州310018;

浙江理工大学信息学院;

浙江杭州310018;

浙江理工大学信息学院;

浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
糖尿病预测模型; PIDD; 信息增益(IG); 深度神经网络(DNN);

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