XGBoostアルゴリズムに基づく糖尿病予測

要約 データマイニングの分析手法を通じて糖尿病の重要な特徴を探求することで、糖尿病の予測と予防が可能となります。本論文では、実験データのテキスト特徴からいくつかの重要な特徴を抽出しながら、数値的特徴を分離したXGBoostアルゴリズムに基づく糖尿病予測アルゴリズムを提案します。実験結果は、特徴の組み合わせを用いた改善されたXGBoostアルゴリズムに基づく糖尿病予測の精度が80.2%であることを示しており、糖尿病予測に対する実行可能で効果的な方法です。