这段代码实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病预测模型，使用PyTorch框架进行训练和评估。代码首先导入必要的库，包括matplotlib用于可视化、numpy和pandas用于数据处理、torch用于深度学习框架搭建，以及sklearn的KFold用于交叉验证。数据从'diabetes.csv'文件中读取，特征和标签分别存储在X和y中，并转换为PyTorch张量。模型的核心是DiabetesCNN类，这是一个1D卷积神经网络，包含两个卷积层（分别使用16和32个滤波器，核大小为3）、最大池化层（核大小为2）、两个全连接层（64和2个神经元）以及ReLU激活函数和Dropout层（0.2的丢弃率）用于防止过拟合。模型的前向传播过程依次通过卷积、池化、展平和全连接层，最终输出二分类结果。 训练过程采用5折交叉验证来评估模型性能，每折训练50个epoch，批量大小为32。训练过程中记录了每个epoch的训练和验证损失及准确率，并保存最佳验证准确率。优化器使用Adam，学习率设为0.001，损失函数为交叉熵损失。训练结束后，代码绘制了训练和验证的损失及准确率曲线，展示模型在不同折上的表现，并计算平均准确率和标准差。结果显示模型在交叉验证中的平均性能，为评估提供了可靠依据。 最后，代码在所有数据上训练最终模型，保存模型参数到'diabetes_cnn_model_final.pth'文件。整个流程展示了从数据加载、模型构建、训练评估到最终模型保存的完整机器学习流程，突出了交叉验证在模型评估中的重要性，以及CNN在结构化数据分类任务中的应用潜力。通过可视化训练曲线，可以直观地观察模型的学习过程和泛化能力，为后续调优提供参考。该实现充分利用了PyTorch的灵活性和GPU加速（如果可用），确保了高效训练。

糖尿病预测

糖尿病预测系统

txt和csv两种格式文件，包含对数据简单说明，用于糖尿病预测，判断是否患糖尿病病。

糖尿病预测 糖尿病预测模型 在PIMA INDIAN糖尿病数据上创建了可观的78.35％准确性的预测模型。 准确性基于模型创建中未使用的测试数据。 所使用的csv文件位于csv文件夹中，而R代码则包含在脚本文件夹中。 文件夹GUI由服务器/用户脚本组成。 所有功能可能无法在标准R程序包中运行，因此应相应安装其他程序包。 为了使服务器运行，至关重要的是要在Rstudio中加载在运行脚本时创建的相同环境。 工作目录应设置为csv文件夹。 建议明智地运行代码行。 该项目的详细文档作为“文档”包含在Word文件中。 它包含详细的过程，决策，选择，结果，比较，图解，准确性以及所有对过程的解释，理解和推理所必需的东西。

基于机器学习模型的糖尿病预测（MatlabR2020a 9个预测因子和1个目标预测）

本文在总结前人研究的基础上，对导致糖尿病的危险因素进行分析，通过对哈尔滨工业大学 2014 年校医院体检数据集的特征变量进行逐步回归分析，得到与糖尿病显著相关的危险因素，保留其作为 BP 神经网络模型、支持向量机模型和集成学习模型的输入变量。机器学习算法在处理较为复杂的问题上有较好的准确度和泛化能力。将样本集中 2728 条数据根据要求按照 7：2：1 的比例划分成训练集、测试集和独立样本集。基于 BP 人工神经网络、支持向量机和集成学习模型分别建立进行机器学习仿真模拟。输入变量和模型的各种参数、核函数的选择都对预测结果产生有或多或少的影响。本研究中观察了如网络结构、学习率、惩罚因子、核函数及相关参数的改变对预测结果的影响，然后经过对参数进行调试选择，找到各个算法的最优模型。最后使用独立样本进行测试，三个模型的预测结果与原始数据相关性强，证明建模具有统计意义，其中人工神经网络的最优模型的测试集 AUC 更高，运行时间更短。所以，最终选择以网络结构为 7-1-1 的人工神经网络模型为本研究中糖尿病预测的最适模型。 关键词：糖尿病；危险因素；BP 人工神经网络；支持向量机；集成学习

RUAP-糖尿病预测

糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等​​），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib

近几十年来，人们生活水平显著提高，但是健康意识依旧薄弱，不良的生活习惯和饮食习惯导致糖尿病发病人数急剧增加，由糖尿病导致的各种并发症严重威胁了人们的健康.由于糖尿病具有知晓率低的特点，很多糖尿病患者未能及时发现病症，导致出现并发症.本文通过分析糖尿病的特点，针对医疗数据样本量小、容易缺失的特点，选择IV值分析进行特征选择、使用一种新型的Boosting算法CatBoost进行糖尿病患者预测，取得了显著的预测效果.