27、数据驱动的糖尿病预测与图像字幕生成技术解析

数据驱动的糖尿病预测与图像字幕生成技术解析

1. 数据驱动的糖尿病预测模型

1.1 模型与权重优化

在糖尿病风险预测中，采用了多种模型，包括岭回归（Ridge）、LASSO、人工神经网络（ANN）和线性回归模型（LRM），并构建了优化加权集成方法（OWEM）。为了确定各模型在集成中的权重，使用了Powell算法进行权重优化。具体各模型的优化权重如下表所示：
| 模型 | 权重 | 优化值 |
| — | — | — |
| Ridge | W1 | -40.48056933 |
| LASSO | W3 | 0.49913944 |
| ANN | W2 | 0.5059238 |
| LRM | W4 | 0.50047047 |

Powell算法是一种非导数优化算法，用于寻找目标函数（这里是均方根误差RMSE）的局部最小值。通过该算法可以为多个模型找到合适的权重，从而构建出比单个模型具有更好预测性能的集成模型。

1.2 性能评估指标

为了量化预测性能，使用了多个统计指标，包括拟合优度得分（R²得分）、均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。
- 均方根误差（RMSE） ：它对于确定预测的准确性至关重要，因为它使误差与预测的量具有相同的量级。对于一系列糖化血红蛋白值（记为$y$）及其长度为$n$的预测值，RMSE的计算公式为：
$RMSE = \sqrt{MSE} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2}$