结合批归一化的多层感知机糖尿病预测诊断模型 来源：实用糖尿病杂志 【在线投稿】 栏目：期刊导读 时间：2020-09-07 糖尿病的早期发现,对成功控制、预防并发症,降低患病率具有重要意义.现有基于机器学习建立的糖尿病诊断模型,由于泛化能力不足而导致精度较低.为此,本文提出结合批归一化的多层感知机模型,保证模型中数据分布的一致性.基于PIMA数据集进行训练评估,实验结果表明该模型用于糖尿病早期识别泛化能力好、收敛速度快且有较高的准确率.
糖尿病的早期发现,对成功控制、预防并发症,降低患病率具有重要意义.现有基于机器学习建立的糖尿病诊断模型,由于泛化能力不足而导致精度较低.为此,本文提出结合批归一化的多层感知机模型,保证模型中数据分布的一致性.基于PIMA数据集进行训练评估,实验结果表明该模型用于糖尿病早期识别泛化能力好、收敛速度快且有较高的准确率.
