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准确的血糖 (BG) 预测对糖尿病管理至关重要，可能有助于胰岛素决策和自动给药。虽然机器学习模型声称使用传统指标具有稳健性，但它们的实际性能尚未得到充分探索 [1]。本研究比较了两个成熟的模型，即 Ridge 回归和 Gradient Boosting 回归，这两个模型在之前的基准研究中表现出色 [2]。预测模型训练和测试阶段如图 1 所示。这些模型是根据 1 型糖尿病患者的真实数据进行训练的。我们使用均方根误差 (RMSE) 评估它们的预测准确性，并评估它们在极端情况下的性能——未注射胰岛素的冰淇淋消费和胰岛素引起的低血糖。
机器学习驱动的血液现实实验......
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