[摘要] 目的 采用数据挖掘方法，考察2型糖尿病的危险因素，确定最优风险预测模型，为建立手机APP软件提供算法，为糖尿病I级预防提供风险预测支持。 方法 收集某医院2016年1月—2017年7月的糖尿病患者全数据集，共5 571例，通过与同期体检健康对照组5 571例进行对比研究，分别建立Logistic 回归模型和多层感知器神经网络模型，比较优劣，确定最终预测模型。 结果 结果显示 Logistic 回归和多层感知器神经网络模型对训练样本的预测准确率分别为89.7%、80.4%，对测试样本的预测准确率分别为89.8%、79.8%。 结论 Logistic回归模型对2型糖尿病风险预测效能较高，预测结果也更容易结合临床实际，用于风险控制手机APP软件后台编程。

    [关键词] 2 型糖尿病;风险预测分析;Logistic回归模型;多层感知器神经网络模型;决策树分析模型

    [中图分类号] R587.1 [文献标识码] A [文章编号] 1672-4062(2019)02(b)-0001-03

    Establishment and Application of Risk Prediction Model for Type 2 Diabetes Based on Data Mining

    CHEN Shu-liang1 ......