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提交轨道 摘要 提交日期：2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高（高血糖症）。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此，我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法，它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN)，其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法（如随机森林、支持向量机和 K-最近邻）进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外，研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点，并提供基于人工智能的解决方案，方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术，如正则化和超参数优化可以防止过度拟合，数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量，从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明，与其他算法相比，MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言，可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献，有望应用于医疗系统。
使用多层感知器进行糖尿病分类...
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