一种基于机器学习的糖尿病智能预测模型的建立方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的糖尿病智能预测模型的建立方法，从数据库调取个体生理参数数据，并将个体生理参数数据通过稀疏自编码器转化为xgboost模型可用的稀疏特征；将稀疏特征带入xgboost模型进行训练，在训练过程中调整xgboost模型的结构与参数，得到训练后的xgboost模型；将训练后的xgboost模型的参数进行提取，转化为预测模型，并根据预测模型得到预测结果。本发明采用稀疏自编码器自动提取有效特征，减少了对医学先验知识的需求；通过易采集的生理参数，在降低数据采集难度的情况下保证了预测准确率；可重复使用预测模型，不需要频繁再训练，降低了时间复杂度。