摘要
本发明公开了一种基于机器学习的1型糖尿病患者的糖尿病肾病风险预测系统,应用于糖尿病肾病风险预测技术领域。包括数据处理模块、特征选择模块、机器学习模块、性能评估模块和模型解释模块;数据处理模块收集患者的数据并进行预处理,特征选择模块基于特征选择算法选择最佳特征,机器学习模块构建机器学习模型并进行预测,性能评估模块对机器学习模型的性能进行评估,模型解释模块用于解释不同特征对预测结果的贡献。本发明能够准确评估并预测T1DM患者的DN风险,增强了对模型关键特征的理解,帮助临床医生在评估疾病严重程度时做出更好的决策。
技术关键词
风险预测系统
糖尿病肾病
数据处理模块
梯度提升模型
最佳特征
患者
特征选择算法
高密度脂蛋白胆固醇
低密度脂蛋白胆固醇
构建机器学习模型
朴素贝叶斯模型
分层随机抽样
风险预测技术
逻辑回归模型
胆红素
谷丙转氨酶
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