81、用于糖尿病预测的稳健机器学习框架

用于糖尿病预测的稳健机器学习框架

在糖尿病预测领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍一种用于糖尿病预测的稳健机器学习框架，该框架结合了特征选择、缺失值插补和随机森林（RF）超参数优化等方法，旨在提高糖尿病预测的性能。

1. 超参数优化

在减少特征空间的情况下，能够更轻松地获得最佳超参数值组合。为了优化随机森林（RF）的性能，我们将超参数空间定义为 $\Lambda_1, \Lambda_2, \cdots, \Lambda_n$，这些都是整数值。对于超参数设置 $\lambda \in \Lambda$，可以通过以下公式获得最佳的超参数值组合：
$\lambda^* = \arg \max_{\lambda \in \Lambda} f(\lambda)$
其中，目标函数 $f(\lambda)$ 是为了最大化使用超参数组合 $\lambda$ 时 RF 的准确性。

为了找到 $\lambda \in \Lambda$ 的最佳配置，采用了一种简单的穷举搜索机制——网格搜索方法。特别是因为超参数空间已经减少，所以可以避免维度灾难问题。具体操作步骤如下：
1. 为超参数指定一组有限的值。
2. 网格搜索评估这些集合的笛卡尔积 $\Gamma = \Gamma_1 \times \Gamma_2 \times \cdots \Gamma_n$。
3. 对超参数进行网格搜索时，采用分层重复交叉验证。分层意味着将数据排序成较小的子组（称为层），使得每个组都能很好地代表整体。对输出变量进行分层，并将数据集伪随机地划分为 $k$ 折，以确保不同层在每一折中按比例分布。
4. 最小化交叉验证的重复次数，以避免冗余。
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