通讯作者: 马安宁, yxyman@126.com

DOI：10.12201/bmr.202404.00007

Comparison of risk prediction models for atherosclerosis in type 2 diabetes mellitus

• 摘要：通过对国家人口健康科学数据中心的“糖尿病并发症预警数据集”的生化数据表进行分析，探究各种预测模型在糖尿病并发动脉粥样硬化风险预测中的应用以及其预测的准确率。运用MATLAB软件基于KNN、决策树、BP神经网络、朴素贝叶斯模型构建糖尿病并发动脉粥样硬化的风险预测模型，并运用相应评估指标对模型的性能进行比较。通过构建模型进行比较发现，从有效性来看，朴素贝叶斯算法的预测准确率最高（61.6%）；其次为决策树模型算法（58.2%）、KNN模型算法（57.7%）、BP神经网络算法（55.9%）；混淆矩阵结果与ROC曲线结果显示，朴素贝叶斯模型在四个模型中表现最好。四种算法构建的预测模型从有效性、性能、稳定性等方面比较，均是朴素贝叶斯模型最优。

  关键词： Ⅱ型糖尿病并发症; 动脉粥样硬化; 预测模型

   

  Abstract: Through the analysis of the biochemical data table of the Diabetes Complications Early Warning Dataset from the National Population Health Science Data Center, the application of various predictive models in predicting the risk of diabetes complicating atherosclerosis and their prediction accuracy is explored. MATLAB software is used to construct risk prediction models for diabetes complicating atherosclerosis based on KNN, decision tree, BP neural network, and naive Bayes models, and the performance of the models is compared using corresponding evaluation metrics. Through model comparison, it is found that in terms of effectiveness, the naive Bayes algorithm has the highest prediction accuracy (61.6%); followed by the decision tree model algorithm (58.2%), KNN model algorithm (57.7%), and BP neural network algorithm (55.9%); confusion matrix results and ROC curve results show that the naive Bayes model performs the best among the four models. Comparing the predictive models constructed by the four algorithms in terms of effectiveness, performance, stability, etc., the naive Bayes model is optimal in all aspects.

  Key words: typeⅡdiabetes; mellitus complications; predictive models

  提交时间：2024-04-10

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