计算机毕业设计之基于随机森林的糖尿病预测研究与实现

摘要

随着社会发展和生活方式的改变，糖尿病等慢性疾病的发病率逐年上升，对人类健康造成了严重威胁。为了更好地预防和控制糖尿病，开发一款基于随机森林的糖尿病预测系统。该系统旨在通过大数据分析和机器学习算法，实现对糖尿病发病风险的准确预测，为个体提供针对性的预防建议。该系统是一款基于B/S架构的web应用，其它技术还包括python，hadoop，spark，vue，Echarts，pandas等。用户首先可以通过从PP飞桨网下载糖尿病预测数据集，包括血糖值、怀孕次数、BMI值等，系统通过echarts展示怀孕与发病情况统计图，血压与患病关系统计图，不同年龄发病情况统计图，还可以通过创建随机森林模型，用户输入血糖、怀孕次数、血压、BMI值、年龄等数据，预测糖尿病的得病概率预测。总的来说，通过预测糖尿病的发病概率，个人可以提前采取措施进行干预，降低患病风险。同时，医疗机构也可以利用该系统对高危人群进行筛查和管理，提高防治效果。

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台django项目模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，数据准备模块主要用来下载PP飞桨网的相关数据信息的，通过使用hadoop进行数据的存储，django后台用来提供前台所用的json数据以及给出糖尿病发病率预测的相关信息。其中糖尿病发病率预测模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。

系统通过机器学习和训练之后，可以根据糖尿病相关的指标的具体特征，比如血糖值、怀孕次数、BMI值等评估糖尿病发病率，这是通过随机森林线性回归算法实现的，