MLP and GA forDiabetesClassification

资 源 简 介

MLP and GA forDiabetesClassification

详 情 说 明

多层感知机（MLP）与遗传算法（GA）在糖尿病分类中的应用

在医疗诊断领域，糖尿病分类是一个经典的二分类问题。通过结合多层感知机（MLP）和遗传算法（GA），我们可以构建一个高效且适应性强的分类模型。

多层感知机（MLP）的作用 MLP是一种基础的前馈神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层。在糖尿病分类任务中，输入层接收患者的临床指标（如血糖、BMI等），隐藏层通过非线性激活函数（如ReLU）提取特征，最终由输出层输出患病概率。其优势在于能够自动学习特征间的复杂关系，无需人工干预特征工程。

遗传算法（GA）的优化 GA通过模拟自然选择过程优化MLP的超参数（如学习率、隐藏层节点数）或权重初始化。其核心步骤包括： 种群初始化：随机生成多组超参数组合。 适应度评估：用交叉验证准确率作为个体优劣标准。 选择与进化：保留高适应度个体，通过交叉和突变生成下一代。 这种优化能有效避免传统网格搜索的高计算成本，同时找到全局较优解。

结合优势 GA优化后的MLP通常比手动调参模型具有更高的泛化能力。 针对医疗数据的小样本特性，GA的全局搜索可以减少过拟合风险。 可扩展性：该方法框架也可迁移至其他二分类医疗诊断场景。

注意事项：需确保临床数据的标准化处理，并监控GA的早熟收敛问题。通过两者的协同，模型能在准确率和鲁棒性间取得平衡，为辅助诊断提供可靠工具。