一种创新的集成学习模型：结合双通路神经网络与逻辑回归的糖尿病患病概率预测

下面提供一个完整的双隐藏层BP神经网络与Logistic-BP神经网络集成模型，用于糖尿病风险评估的MATLAB实现方案。

1. 研究背景与意义

糖尿病是一种严重的慢性代谢性疾病，全球患病率持续上升。早期准确的风险评估对于预防和管理糖尿病至关重要。传统的统计方法在复杂非线性关系建模方面存在局限，而神经网络因其强大的模式识别和非线性映射能力，在医疗风险评估领域展现出巨大潜力。

本方案设计了一个集成模型，结合了双隐藏层BP神经网络的深度特征提取能力和Logistic回归的概率解释性，旨在提高糖尿病风险评估的准确性和可靠性。

2. 数据预处理与特征工程

classdef DataPreprocessorpropertiesnormalizationParamsfeatureNamesmissingThreshold = 0.3endmethodsfunction obj = DataPreprocessor