Fuzzy_Diabetes：预测糖尿病风险的智能工具

Fuzzy_Diabetes：预测糖尿病风险的智能工具

Fuzzy_Diabetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/Fuzzy_Diabetes

糖尿病风险评估在当今社会变得越来越重要，尤其是在生活习惯与饮食习惯不断变化的背景下。本文将为您介绍一个基于模糊逻辑的糖尿病风险预测工具——Fuzzy_Diabetes。

项目介绍

Fuzzy_Diabetes 是一款基于模糊逻辑和经典机器学习模型（KNN、SVM、RF）构建的智能工具，旨在帮助用户预测糖尿病风险。通过输入关键的身体健康指标，用户可以实时获得风险评估结果。

项目技术分析

数据集概述

该工具使用的是著名的 Pima 印第安人糖尿病数据集，包含 768 个样本和 8 个临床特征。经过预处理后，通过逐步回归和 AIC 方法选出了四个关键预测因子：

• 孕次 (Pregnancies)
• 葡萄糖 (Glucose，即2小时血浆葡萄糖浓度)
• BMI（身体质量指数，BMI）
• 糖尿病家族史影响 (DiabetesPedigreeFunction)

模型概述

以下是经过训练和评估的模型：

| 模型 | 准确率 | F1 分数 | AUC | |-----|-------|--------|----| | KNN | 0.710 | 0.544 | 0.786 | | SVM | 0.723 | 0.522 | 0.770 | | RF | 0.745 | 0.593 | 0.815 | | ANFIS | 0.758 | 0.606 | 0.827 |

从上述结果可以看出，ANFIS 模型在准确率、F1 分数和 AUC 上表现最为出色。

可视化

以下是模型准确率和 ROC 曲线的对比可视化：

模型准确率对比

ROC 曲线

项目及技术应用场景

Fuzzy_Diabetes 不仅可以作为医疗健康领域的辅助工具，还可以在健康监测、疾病预防等领域发挥作用。以下是一些具体的应用场景：

• 个人健康监测：用户可以通过输入个人健康数据，实时了解自己的糖尿病风险。
• 公共卫生研究：研究人员可以利用该工具对大规模数据进行糖尿病风险评估，为公共卫生政策提供数据支持。
• 健康管理：医疗机构可以利用该工具为患者提供个性化的健康管理建议。

项目特点

Fuzzy_Diabetes 具有以下特点：

• 交互式Web界面：通过 Streamlit 提供的用户友好的Web界面，操作简单便捷。
• 实时风险评估：输入四个关键健康指标后，立即获得糖尿病风险概率。
• 数据可视化：提供风险因素的交互式可视化，帮助用户更好地理解评估结果。
• 批量评估模式：支持批量输入数据，适用于大规模数据评估。
• 结果导出：评估结果可以导出为 CSV 文件，方便进一步分析。

结语

Fuzzy_Diabetes 作为一款优秀的糖尿病风险预测工具，不仅提供了准确的风险评估，还具有高度的用户友好性和灵活性。它的应用不仅可以提高个人健康管理水平，还可以为公共卫生研究和健康管理提供有力支持。如果您对糖尿病风险评估有兴趣，不妨尝试一下 Fuzzy_Diabetes。

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Fuzzy_Diabetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/Fuzzy_Diabetes