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《基于GA-LightGBM的Stacking模型融合的是否患有糖尿病的预测》
基于GA-LightGBM的Stacking模型融合：是否患有糖尿病的预测
一、引言
糖尿病作为全球范围内的公共卫生问题，其早期预测和诊断对于患者的治疗和管理具有重要意义。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，利用机器学习算法进行糖尿病预测已成为研究热点。本文提出一种基于遗传算法优化后的LightGBM（GA-LightGBM）的Stacking模型融合方法，旨在提高糖尿病预测的准确性和可靠性。
二、相关研究概述
在糖尿病预测领域，已有众多研究采用了不同的机器学习算法。其中包括决策树、随机森林、梯度提升树等。然而
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