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摘要：联合学习是一种在医学领域中用于解决集中化，隐私和机密性等问题的创新方法。它收集了来自几个本地模型的多种数据，并在仅共享结果而不是数据的全球模型中汇总了它。它是一种协作模型培训方法，可实现最佳性能。我们为糖尿病患者预测建立了框架工作，该框架由人工神经网络（ANN），经常性神经网络（RNN）和长期短期内存（LSTM）网络组成。这些模型对分布在多家医院的本地数据进行独立培训，以确保隐私和数据安全。为了改善数据集和地址类不平衡，使用了探索数据分析（EDA）技术和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）。EDA有助于理解数据的基本模式和特征，而Smote会生成合成数据点以平衡类。和在全球模型中，我们汇总了所有本地模型权重，并根据其预测精度检查现有本地模型之间的最佳模型。在我们的框架工作中，ANN的精度为89％。因此，考虑这些值进行预测。在训练不同的模型后，我们通过RNN获得了89.00％的精度，ANN的精度为89.99％，精度为89.08％。使用LSTM模型。因此，我们继续使用ANN模型来预测糖尿病。成功提交所有权重后，我们通过全球模型中的最佳性能策略获得了这些精度水平。这种方法可确保绩效最高的模型用于鉴定，从而在协作医疗保健环境中增强糖尿病患者鉴定系统的整体有效性和实际性。
使用联邦学习的糖尿病预测
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