基于几类机器学习模型预测肥胖成因的分析比较 毕业论文.docx

目录

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1引言 2

1.1研究背景 2

1.2研究意义 2

1.2.1理论意义 2

1.2.2现实意义 3

1.3国内外研究现状 3

1.4研究内容和方法 4

1.4.1研究内容 4

1.4.2研究方法 5

2几类机器学习模型 5

2.1XGBoost模型 5

2.2随机森林模型 5

2.3决策树模型 6

2.4GBDT模型 6

3数据处理 6

3.1数据来源 6

3.2数据说明 6

3.3数据预处理 7

3.4可视化分析 8

4模型构建 10

4.1建立模型 10

4.1.1建立XGBoost模型 10

4.1.2建立随机森林模型 10

4.1.3建立决策树模型 10

4.1.4建立GBDT模型 10

4.2模型对比 11

5总结 13

参考文献 14

致谢 15

附录 16

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基于几类机器学习模型预测肥胖成因的分析比较

摘要：本研究旨在利用几类机器学习模型对个体肥胖成因进行分析预测，并探索其在健康管理和疾病预防中的应用。通过收集个体的健康数据，包括生活方式、遗传信息、身体指标等，进行数据处理和特征工程，建立了XGBoost、随机森林、决策树及GBDT四类预测模型。并使用上述模型预测个体的肥胖成因，并揭示了影响肥胖的关键因素。通过模型分析比较，发现几类模型对肥胖成因预测的准确度等。此外，模型还能够为个体提供个性化的健康管理建议，为公共卫生政策制定提供科学依据。这为深入理解肥胖病因和预防提供了新的视角和方法，对于改善公众健康具有重要意义。

关键词:XGBoost模型、随机森林、决策树、GBDT、肥胖成因

Analysisandcomparisonofpredictingthecausesofobesitybasedonseveraltypesofmachinelearningmodels

Abstract：Thisstudyaimstouseseveraltypesofmachinelearningmodelstoanalyzeandpredictthecausesofindividualobesityandexploretheirapplicationsinhealthmanagementanddiseaseprevention.Bycollectingindividualhealthdata,includinglifestyle,geneticinformation,bodyindicators,etc.,weperformeddataprocessingandfeatureengineering,andestablishedfourtypesofpredictionmodels:XGBoost,randomforest,decisiontreeandGBDT.Andusetheabovemodeltopredictthecausesofindividualobesityandrevealthekeyfactorsaffectingobesity.Throughmodelanalysisandcomparison,wefoundtheaccuracyofseveraltypesofmodelsinpredictingthecausesofobesity.Inaddition,themodelcanalsoprovidepersonalizedhealthmanagementsuggestionsforindividualsandprovidescientificbasisforpublichealthpolicyformulation.Thisprovidesnewperspectivesandmethodsforin-depthunderstandingofthecausesandpreventionofobesity,whichisofgreatsignificanceforimprovingpublichealth.

Keywords:XGBoostmodel,randomforest,decis