【源码】基于PythonPandasPyTorchLightGBMXGBoost的血糖预测系统

项目简介

本项目是基于Python的血糖预测系统，利用机器学习和深度学习算法预测血糖水平。系统对一系列健康监测数据（如血糖值、心率、血压等）进行处理和分析，结合LightGBM、XGBoost等机器学习模型与LSTM、Transformer等深度学习模型开展预测工作。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：支持对原始数据进行清洗、标准化、合并和填充等预处理，以适配不同机器学习模型。
2. 机器学习模型：实现基于LightGBM和XGBoost的回归模型用于血糖值预测。
3. 深度学习模型：提供基于LSTM和Transformer的深度学习模型，处理时间序列数据并预测血糖水平。
4. 模型训练和评估：支持模型的训练、验证和测试，基于准确率和召回率计算损失函数评估模型性能。
5. 数据可视化：虽项目未直接包含可视化代码，但可借助pandas和matplotlib等库实现数据及模型结果可视化。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、pandas、PyTorch、LightGBM和XGBoost等必要库。
2. 数据准备：准备好CSV格式的原始数据，按项目路径和命名约定放置。
3. 模型训练：运行包含模型训练和验证的代码文件，如111.py、example.py等。
4. 模型预测：使用训练好的模型进行预测，根据预测结果和实际值计算准确率、召回率等指标。
5. 结果分析：对比预测结果和实际值，评估模型性能。

注意：项目代码为复杂组合，需按特定顺序和依赖关系运行，要理解每个文件功能并遵循正确执行顺序。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】