Metabolic Syndrome and Development of Diabetes Mellitus: Predictive Modeling Based on Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this inductive research was to investigate: 1) the relationship between diabetes mellitus and individual risk factors of metabolic syndrome (MetS), in a non-conservative setting; 2) the prediction of future onset of diabetes using relevant risk factors of MetS; and 3) to investigate the relative performance of machine learning methods when data sampling techniques are used to generate balanced training sets. The dataset used in this research contains 667 907 records for a period ranging from 2003 to 2013. Quantifying the contribution of individual risk factors of MetS in the development of diabetes in a non-conservative setting logistic regression analysis was performed. Our analyses contradict the view that diabetes is commonly associated with low levels of high-density lipoprotein (HDL). Instead, our results demonstrate that the increased levels of HDL are positively correlated with diabetes onset, particularly in women. We also proposed J48 decision tree and Naïve Bayes methods for prediction of future onset of diabetes using relevant risk factors obtained from logistic regression analysis, over balanced and unbalanced datasets. The results demonstrated the supremacy of Naïve Bayes with K-medoids under-sampling technique as compared to random under-sampling, oversampling, and no sampling. It is achieved on average 79% receiver operating characteristic performance with the increased true positive rate. The results of this paper suggest further research to clarify the pathophysiological significance of HDL and pathways in the development of diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».