Sammanfattning Syftet med denna studie var att jämföra prestandan hos logistisk regression, artificiella neurala nätverk (ANN) och beslut träd modeller för att förutsäga diabetes eller prediabetes med hjälp av gemensamma riskfaktorer. Deltagarna kom från två samhällen i Guangzhou, Kina; 735 patienter bekräftade att de hade diabetes eller prediabetes och 752 normala kontroller rekryterades. Ett standardformulär administrerades för att få information om demografiska egenskaper, familjediabeteshistoria, antropometriska mätningar och livsstilsrisker. Sedan utvecklade vi tre prediktiva modeller med hjälp av 12 indatavariabler och en utdatavariabel från enkätinformationen; vi utvärderade de tre modellerna i form av deras noggrannhet, känslighet och specificitet. Den logistiska regressionsmodellen uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på 76,13 % med en känslighet på 79,59 % och en specificitet på 72,74 %. ANN-modellen uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på 73,23 % med en känslighet på 82,18 % och en specificitet på 64,49 %; och beslutsträdet (C5,0) uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på 77,87 % med en känslighet på 80,68 % och en specificitet på 75,13 %. Beslutsträdsmodellen (C5.0) hade den bästa klassificeringsnoggrannheten, följt av den logistiska regressionsmodellen, och ANN gav den lägsta noggrannheten.
Meng m.fl. REF jämförde prestandan hos logistisk regression, artificiella neurala nätverk och beslutsträdsmodeller för att förutsäga diabetes eller prediabetes med hjälp av gemensamma riskfaktorer.
Comparison of three data mining models for predicting diabetes or prediabetes by risk factors
{'venue': 'The Kaohsiung journal of medical sciences', 'journal': 'The Kaohsiung journal of medical sciences', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}