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申请/专利权人：南通大学
摘要：本申请公共开了基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法，其中包括一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，该方法包括：基于NHANES数据集，对NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；利用随机森林算法筛选第一数据集的特征，获取特征数据集；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于XRL分类器和特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。本申请将具有最优超参数的XGBoost、随机森林Randomforest和LightGBM分类器构建为XRL分类器，并额外考虑尿液和饮食中金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，提升了2型糖尿病的预测精度与分类准确率，从而促进生活方式和饮食干预2型糖尿病。
主权项：1.一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：基于NHANES数据集，对所述NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；基于所述第一数据集，利用随机森林算法和特征重要性得分的排序筛选所述第一数据集的特征，获两个取特征数据集；其中，一个所述特征数据集包括重要性得分较高的含金属暴露物的前x3个特征，另一个所述数据集包括不含金属暴露物的前x3个特征；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于所述XRL分类器和所述特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法
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