使用机器学习预测糖尿病：分类器的比较研究

本研究针对当前糖尿病预测方法的不足，提出了一种创新的预测框架，结合了传统机器学习技术和先进的集成方法。研究中的DNet模型利用卷积神经网络和长短期记忆网络的混合架构，在特征提取和序列学习中表现出色，最终实现了99.79%的准确率和99.98%的AUC-ROC，显示了其在医疗诊断中的潜在应用价值。

本研究提出了一种创新的糖尿病预测框架，结合传统机器学习与先进集成方法。DNet模型通过卷积神经网络和长短期记忆网络实现了99.79%的准确率和99.98%的AUC-ROC，显示了其在医疗诊断中的潜力。

DNet模型 分类器 医疗诊断 机器学习 糖尿病 预测框架
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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