【源码】基于机器学习算法的二型糖尿病预测系统

项目简介

本项目利用机器学习算法，通过分析Excel中的多列数据以及病人的实际情况，预测病人是否患有二型糖尿病。采用决策树和GBDT（梯度提升决策树）算法，以提高预测精度。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：多个Python脚本对原始数据预处理，从Excel文件读取数据，删除无关列，用中位数填充缺失数据，保证数据连贯性。
2. 决策树算法实现：用决策树算法预测，通过网格搜索找最佳模型参数，初始准确率约65%，有提升空间。
3. GBDT算法应用：采用GBDT算法，多次迭代决策树提升预测性能，用混淆矩阵和多种评估指标衡量模型性能。
4. 可视化决策树：提供将决策树导出为图形文件的功能，便于理解模型构建和逻辑，辅助调整参数。
5. 多次训练和评估：主函数中多次训练和评估模型，确保其稳定性和可靠性，全面评估模型性能。

安装使用步骤

1. 已下载本项目源码文件。
2. 确保环境已安装所需库，如pandas、sklearn等，可使用pip安装。
3. 打开"project_start.py"文件，根据数据集路径修改代码中的文件路径。
4. 运行代码，程序自动进行数据处理、模型训练、评估和决策树可视化。

注意，本项目代码仅用于演示和学习，实际应用需根据具体数据集和业务需求调整优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】