| 基于代价敏感主动学习算法的2型糖尿病诊断 |
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| 引用本文： | 许智彪.基于代价敏感主动学习算法的2型糖尿病诊断[J].计算机与现代化,2018,0(6):84. |
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| 作者姓名： | 许智彪 |
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| 摘 要： | 建立2型糖尿病诊断模型，并通过主动学习解决医疗数据中标记样本较少的问题。2型糖尿病的诊断可以被看作一个代价敏感的二分类问题，本文基于逻辑回归模型、支持向量机模型和人工神经网络模型，采用基于期望误差减小的代价敏感主动学习方法，将主动学习算法和代价敏感分类算法相结合来构建诊断模型，将不同的误分类代价考虑到样本的选择中。在2型糖尿病诊断问题中，基于期望误差减小的代价敏感主动学习算法表现最优，以较少的样本标记达到了最低的误分类代价，因此主动学习算法能够减少医疗数据挖掘中需要标记的样本数，节省标注成本，同时保证模型的性能。
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| 关 键 词： | 糖尿病 诊断模型 代价敏感分类 主动学习 逻辑回归 支持向量机 人工神经网络 |
| 收稿时间： | 2018-07-05 |
DiagnosisofType2DiabetesBasedonCost-sensitiveActiveLearningAlgorithm |
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| XUZhi-biao.DiagnosisofType2DiabetesBasedonCost-sensitiveActiveLearningAlgorithm[J].Computer and Modernization,2018,0(6):84. |
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| Authors: | XUZhi-biao |
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| Abstract: | Inthisstudy,adiagnosismodelfortype2diabeteswasbuiltandthelabelabsenceprobleminmedicaldatawassolvedbyactivelearning.Thediagnosisoftype2diabetescanbeseenasacost-sensitivebinaryclassificationtask.Takinglogisticregression,supportvectormachines(SVM)andartificialneuralnetwork(ANN)asthebasemodel,thisstudyadoptedthecost-sensitiveactivelearningalgorithmbasedontheexpectederrorreductionframework,whichcombinedtheactivelearningstrategywiththecost-sensitiveclassificationalgorithmandintroducedthecostinformationintotheinstancesamplingprocess.Forthediagnosisoftype2diabetes,thecost-sensitiveactivelearningalgorithmbasedontheexpectederrorreductionframeworkperformedbestinthesecomparedactivelearningstrategiesanditachievedtheminimummisclassificationcostsbylabelingfewerinstances.Activelearningalgorithmscanreducethenumberofinstancestobelabeled,savethelabelingcostsandguaranteethemodelperformanceatthesametime. |
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| Keywords: | diabetes diagnosticmodel cost-sensitiveclassification activelearning logisticregression supportvectormachine artificialneuralnetwork |
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