改进Stacking算法在妊娠期糖尿病预测中的应用
Application of Optimized Stacking Algorithm in Prediction of Gestational Diabetes Mellitus作者机构：杭州师范大学信息科学与技术学院浙江杭州311121 移动健康管理系统教育部工程研究中心浙江杭州311121
出 版 物：《杭州师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hangzhou Normal University(Natural Science Edition))
年 卷 期：2023年第22卷第2期
页 面：126-134页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：妊娠期糖尿病 基于相关性的特征选择 基分类器筛选 元分类器
摘 要：本研究提出基于妊娠早期体检、基因信息,结合集成学习的妊娠期糖尿病预测分类方法.设计了基于Stacking框架的改进模型***-Stacking模型将基分类器输出的类别概率值作为基层输出结果,元层使用GBDT模型学习组合基层输出的类别概率结果,拓展了算法的层次结构.在基分类器层与元分类器层之间加入基分类器筛选层,通过CFS算法估计不同分类器集合中个体分类器准确性与多样性的权衡值,筛选出最佳基分类器集合,实现基分类器的自适应选择.研究结果表明,该模型F1值较单一模型提高约9%,较Stacking模型提高约7%,具有较好的预测准确性和稳定性.
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