本文是一篇计算机论文，笔者在展望未来的研究方向时，我们致力于进一步提升糖尿病预测方法的鲁棒性和准确性，为未来的医学研究和实际应用提供更为可靠的理论基础。这一系列工作的推进将有助于深化对疾病预测领域的认识，为未来的疾病预测相关研究和实践奠定坚实基础。
1绪论
1.1研究背景及意义
糖尿病是一种严重威胁健康的慢性疾病，如果未及时得到有效治疗，将对身体各系统和器官造成严重危害，包括心血管疾病、失明、神经病变、肢体溃烂等[1-3]。据最近的报告显示，截至2021年，全世界共有5.29亿糖尿病患者，患病率达到了6.1%，预计在2050年这个数字将超过13.1亿[4]。而中国糖尿病患者数量占全球患病总数的四分之一，并且这一数字仍在逐步上升。1980年以前，我国糖尿病患者的数量不足总人口数量的1%，到2007年，患病人数已达到9240万，占总人口的9.7%。在2013年时，中国糖尿病的估计患病率为10.9%，而到2018年，这一数字增长至12.4%[5]。同时，糖尿病前期的估计患病率也从2013年的35.7%上升至2018年的38.1%[6]。根据《2021 IDF（国际糖尿病联盟）全球糖尿病地图（第10版）》的数据显示[7]，2021年糖尿病患病人数前三的国家分别为中国、印度以及巴基斯坦，而这一情况预计将持续至2045年[8]。2021年及2045年糖尿病患病人数排行前十的国家或地区如表1-1所示。
计算机论文参考
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1.2国内外研究现状
在医学与信息科学交叉领域中，糖尿病预测作为一项重要而紧迫的研究方向引起了广泛关注。国内外学者纷纷致力于研究高效、准确的糖尿病预测模型，以提前识别患者、实现及时干预，并减轻医疗系统的负担。而研究主要集中在两个方面：糖尿病预测方法研究和不平衡数据研究。本节也将从这两方面对研究现状进行阐述。
1.2.1糖尿病预测方法研究现状
目前，使用机器学习方法对糖尿病进行预测的研究方法众多，主要包括单分类器、集成学习以及深度学习的方法。
Azra Ramezankhani[9]等人使用决策树、支持向量机和朴素贝叶斯算法对PIMA糖尿病数据进行预测，并使用十倍交叉验证来提高性能，结果表明，朴素贝叶斯算法性能最佳，获得了76.30%的精度。但该方法是在原始数据集上进行实验与评估，并未对原始数据集进行降噪处理。
吴兴惠[10]等人使用了支持向量机、决策树、K近邻等方法对PIMA糖尿病数据集进行预测，分别得到了71%、73%和74%的准确率，表明在对PIMA糖尿病数据集的预测上，K近邻算法取得了最佳的结果。
林朋[11]提出了一种基于支持向量机的改进算法，改进了支持向量机原始的核函数，并提出了一种全新的策略优化搜索范围，解决麻雀搜索算法易陷入局部最优解的局限。研究取得了86.3%的准确率，相较于传统的支持向量机算法提高了9.3%的精度。
而上述研究都是基于单分类器进行的，单分类器可能面临过拟合风险，为了应对这一风险，研究人员提出了集成学习这一解决方案。集成学习是将多个弱分类器（学习器）集合在一起，从而形成一个包含多个弱分类器的强分类器，分类的最终结果则是通过某种特定的策略对弱分类器的预测结果组合。集成学习在一定程度上减少单一模型过拟合的风险，它能有效平衡各个弱分类器的偏差以及方差，有效提高了稳定性以及泛化能力。
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2相关理论
2.1数据预处理概述
数据预处理是机器学习中一个非常重要的环节，涉及对原始数据进行离群点处理、缺失值处理、标准化、归一化等操作。这一阶段的任务是确保数据适合用于进一步的深入分析，有助于提高训练模型的性能、准确性和可解释性，同时有效地降低模型训练和推断的复杂度。通过数据预处理，能清理并优化原始数据，为后续的机器学习任务创造更有利的条件。
2.1.1四分位数处理法
原始数据集中通常会存在离群值的情况，而这些离群值可能会严重影响模型的性能。为了避免离群值所带来的问题，可以使用四分位数对原始数据集中的离群值进行检测。四分位数处理方法的具体步骤如下。
首先将所有的值按升序进行排列，并分成四个相等的部分，其中第一个四分位数(Q1)，也称为“较小的四分位数”，等于样本中所有值从小到大排列的第25个百分位数。第二个四分位数(Q2)，也称为“中位数”，等于样本中所有值从小到大排列的25%-50%的数量。第三个四分位数(Q3)，也称为“较大四分位数”，等于样本中从小到大排列的所有值的第75个百分位数[28-31]。第三和第一个四分位数之间的差称为四分位数间距(IQR)。然后计算下边界1B和上边界hB，画出箱型图，箱型图如图2-1所示。上下边界以外的部分是需要处理的异常值。
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2.2数据采样
数据采样的目的是为了解决机器学习中的不平衡数据问题。不平衡数据集的概念是，在数据集中某一类样本的数量明显超过了其他类别样本的数量[32]。在训练过程中，不平衡数据可能导致训练模型更多的关注多数类样本，而缺乏对少数类样本的学习，进而影响模型的性能以及泛化能力。现有的不平衡数据解决方案主要包含三种类型：过采样、欠采样及混合采样[33-35]。过采样是通过一些特定的合成规则合成少数类样本或复制少数类样本，使得少数类样本的数量接近多数类样本数量，而欠采样则是通过算法移除数据集中部分多数类样本，使少数类与多数类样本数量达到平衡，混合采样则是结合过采样和欠采样以实现多数类与少数类数量平衡的一种方式。接下来将阐述欠采样、过采样及混合采样中具有代表性的算法及优缺点。
2.2.1随机采样
随机采样算法主要包含随机过采样和随机欠采样两种方法，它们旨在调整多数类样本与少数类样本数量之间的比例以提高机器学习模型的性能。随机过采样算法指的是，对数据集中的少数类样本执行随机复制操作，直到多数类与少数类样本数量达到平衡。
随机过采样算法简单、易于实现，并且不需要引入新的样本，但是会导致过拟合的发生。与随机过采样算法相反，随机欠采样算法是通过随机移除数据集中一些多数类样本，以达到多数类样本数与少数类样本数的平衡。
该方法在一定程度上减轻了计算的复杂度并且有效避免了模型过度的关注多数类样本的情况，但是该方法是通过删除多数类样本以实现平衡的，因此可能会导致一些重要的原始数据丢失。
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3 基于四分位数与 Kolmogorov-Smirnov 检验的离群值处理方法 .. 21
3.1 引言 ................................. 21
3.2 算法描述 ..............21
4 基于样本空间划分与K近邻算法的不平衡数据处理方法 ............. 33
4.1 引言 .................................... 33
4.2 算法描述 ......................................... 33
5 基于卷积神经网络的糖尿病预测方法 .................................. 53
5.1 引言 ................................. 53
5.2 算法描述 ................................. 53
5基于卷积神经网络的糖尿病预测方法
5.1引言
随着医疗信息化的迅速普及和推动，糖尿病数据的数量也呈现出了持续增长的趋势，这意味着我们将要面临的是日益庞大、复杂多样的医疗数据集。这种复杂性与多样性不仅体现在数据量上，还包括了患者的临床病史、治疗方案、实验室检查等多个方面。这样的丰富信息对于准确诊断和有效治疗糖尿病至关重要。然而，随着数据量的增加，也带来了更复杂的数据结构等问题，因此需要更具适应性和强大性能的模型，对于训练、学习以及预测医疗疾病的模型提出了更高的要求。采用卷积神经网络作为一种训练模型的选择显得尤为明智。
卷积神经网络是一种具有深层结构和卷积计算的前馈神经网络。最初的卷积神经网络是Alexander Waibel[56]等人在1987年提出的时滞神经网络。卷积神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成。隐藏层一般包括卷积层、池化层和全连接层。在一些现代算法中，还可能包括初始模块和残差块。卷积层在深度学习网络中起着关键作用，其主要功能是从输入数据中提取特征。而池化层则是在卷积层后紧随的一种层次结构，其主要功能是通过对数据进行降采样，从而压缩数据的维度和减少参数的数量，提高计算效率和减少过拟合的风险；全连接层用于整合卷积层或池化层中的信息，在整个网络中起到分类器的作用[57-60]。
在数据分布较为复杂或数据规模较为庞大时，卷积神经网络相较于传统的机器学习算法更能有效的学习特征，卷积神经网络能有效地减少训练模型的参数，在一定程度上使得模型训练变得高效。并且卷积神经网络利用参数共享和局部感知的思想，在数据的不同区域共享权重，减少了模型的参数数量，降低了过拟合的风险。这对于处理具有高维度特征的医学数据尤为重要，可以有效地提高模型的泛化能力。
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6总结与展望
6.1总结
论文从糖尿病预测出发，针对糖尿病预测中所存在的离群值问题、不平衡数据问题及传统机器学习分类算法准确率较低的问题提出相应的解决方案，论文主要完成工作如下。
（1）论文首先探讨了糖尿病这一疾病的现状，以此为基础，探讨糖尿病预测技术的研究背景和其在医学领域中的重要意义，同时回顾了近年来国内外糖尿病预测相关研究的现状，为后续研究的开展提供了一个全面的认识。随后，深入介绍了相关理论知识，其中包括常见的离群值处理方法、不平衡数据处理方法、特征选择算法、传统机器学习分类算法、各种评价指标、分类器调优方法。通过对这些理论框架的详细阐述，为后续的实验和方法的探讨打下了坚实的基础，并为后续研究提供了相关的理论支持。
（2）提出了一种基于四分位数与Kolmogorov-Smirnov检验的离群值处理方法。首先对PIMA糖尿病数据集进行描述，并对数据集中出现的离群值问题进行描述，说明离群值问题处理的重要性，随后对提出算法的流程与伪代码进行描述，并基于PIMA糖尿病数据集对提出的方法进行实验与分析。提出的方法不同于传统的直接删除离群值所在行或列，或者使用中值、均值对离群值进行替换的离群值处理方法，而是根据离群值所属特征的数据分布情况进行特定的处理，使得替换的数据更符合数据集的实际情况。实验结果表明，论文提出的方法优于不处理离群值、删除离群值、直接使用均值或中值替换离群值方法。并且，该方法同样适用于缺失值的处理。
（3）提出了一种基于样本空间划分与K近邻算法的不平衡数据处理方法。本方法包含两个子方法：样本空间划分与噪声检测子方法及数据合成子方法。首先针对PIMA糖尿病数据集中的数据不平衡问题进行描述，说明对不平衡数据处理的重要性，随后对提出算法的流程与伪代码进行描述，并基于24个不平衡数据集对提出的方法进行实验与分析。在样本空间划分与噪声检测子方法中，利用K近邻算法对样本空间进行划分并将划分为噪声部分的样本进行删除，以避免噪声传播问题。在数据合成子方法中，针对上一步划分的不同部分采用不同的处理方式，以避免合成的数据模糊多数类与少数类边界的问题。最后将论文提出的方法在24个不平衡数据集上进行了实验，将所提出的算法与SMOTE算法以及几种基于SMOTE的变体算法进行了比较，实验结果表明，论文提出的算法效果较好，并且提升较大。
参考文献（略）