8、机器学习与环境监测：糖尿病预测与空气污染检测的创新应用

机器学习与环境监测：糖尿病预测与空气污染检测的创新应用

机器学习在糖尿病预测中的应用

在医疗领域，早期准确诊断糖尿病等疾病对于患者的治疗和健康至关重要。研究人员尝试运用机器学习来预测和鉴别诊断 2 型糖尿病病例。

以往的研究模型侧重于预处理、数据平衡以及其他监督和半监督学习模型，但这使得机器学习算法在疾病检测方面的准确性有所降低。因此，需要一种新的决策级融合策略，将各种机器学习算法结合起来，以实现更出色的疾病检测准确性。

系统模型与方法

• 数据收集 ：采用了美国国立糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的数据集，旨在准确预测患者是否患有糖尿病。该数据集包含 768 条记录和 9 个特征，所有患者均为 21 岁及以上的皮马印第安裔女性。具体特征如下表所示：
  |特征|描述|
  | ---- | ---- |
  |Pregnancies|怀孕次数|
  |Glucose|血糖浓度（mg/dl）|
  |Blood pressure|舒张压（mm Hg）|
  |Skin thickness|三头肌皮褶厚度（mm）|
  |Insulin|血清胰岛素（mu U/ml）|
  |BMI|身体质量指数（kg/m²）|
  |Diabetes pedigree function|基于家族病史预测糖尿病风险的函数|
  |Age|患者年龄（岁）|
  |Outcome|分类变量（0 表示非糖尿病，1 表示糖尿病）|

• 数据预处理 ：

  1. 对于“Pre