采用随机梯度下降法解决糖尿病预测问题

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种常用的优化算法，特别适用于大规模数据集的机器学习问题，如糖尿病预测。在糖尿病预测项目中，SGD可以用于训练预测模型，如逻辑回归、支持向量机或深度神经网络，目标是找到输入特征（如血糖水平、BMI等）与疾病发生的最优化关联。

假设我们使用的是逻辑回归作为模型，并且有一个包含患者健康指标的数据集，具体步骤如下：

1. **数据加载和准备**：首先加载并清洗数据，将非数值特征转换成数值形式，对异常值进行处理。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_diabetes_data() # 假设load_diabetes_data是一个函数获取数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. **初始化模型**：创建一个逻辑回归模型实例，并设置随机梯度下降的学习率和其他超参数。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='saga', max_iter=1000, learning_rate='adaptive')

3. **训练过程**：每次迭代时，SGD会选择一部分样本（随机抽取）计算梯度并更新模型参数。

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(len(X_train)):
        sample_X, sample_y = X_train[i], y_train[i]
        gradient = compute_gradient(sample_X, sample_y, model) # 假设compute_gradient计算单次样本的梯度
        model.partial_fit([sample_X], [sample_y])

4. **评估模型**：训练完成后，通过测试集验证模型的性能。

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)