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摘要本文介绍了糖尿病分类方法的开发，利用卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）模型。所提出的方法利用LSTM和CNN体系结构的优势有效地捕获顺序模式并从输入数据中提取有意义的特征。全面包含糖尿病患者相关特征的数据集用于训练和评估分类器。评估指标，例如KAPPA评分，F1得分，准确性，精度和召回率，以评估每个模型的性能。结果表明，CNN-LSTM模型的表现优于其他模型，包括逻辑回归，随机森林，SVM和KNN，其令人印象深刻的精度为97％。这些发现阐明了拟议方法在准确分类糖尿病中的有效性，从而导致糖尿病诊断和治疗的显着进步，并为个性化医疗保健打开了令人兴奋的可能性。
基于CNN-LSTM的新型糖尿病分类方法：
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