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项目概述

本项目基于Spring Boot框架，结合随机森林（Random Forest）机器学习算法，构建一个糖尿病风险预测系统。系统旨在通过分析用户健康数据，评估其患糖尿病的风险等级，为早期筛查和健康管理提供技术支持。

技术架构

• 后端框架：Spring Boot 2.7.x
• 机器学习模型：Python Scikit-learn 实现的随机森林分类器
• 数据存储：MySQL 8.0 存储用户健康信息与预测记录
• 接口规范：RESTful API，支持JSON格式数据交互
• 前端集成（可选）：Vue.js 或 HTML + JavaScript 前端界面
• 模型部署方式：通过Flask或FastAPI封装模型为HTTP服务，由Spring Boot调用预测接口

数据来源与特征工程

• 使用公开数据集如UCI Diabetes Dataset（包含8个特征）：
  • 年龄、怀孕次数、血糖浓度、血压、皮肤厚度、胰岛素水平、体质指数（BMI）、糖尿病函数值（Diabetes Pedigree Function）
• 特征预处理：
  • 缺失值填充（均值/中位数）
  • 标准化或归一化处理
  • 异常值检测与剔除
  • 类别编码（如必要）

模型训练与评估

• 使用Scikit-learn训练随机森林模型：

  fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report,confusion_matrix X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=5,random_state=42)model.fit(X_train,y_train)y_pred=model.predict(X_test)print("准确率:",accuracy_score(y_test,y_pred))

• 模型评估指标：
  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数
  • ROC曲线与AUC值
• 模型保存为.pkl文件，便于后续加载调用

Spring Boot 后端实现

• 创建Controller接收前端传入的用户健康数据：

  @PostMapping("/predict")publicResponseEntity<Map<String,Object>>predictDiabetes(@RequestBodyMap<String,Double>input){// 调用外部模型服务获取预测结果double[]features={input.get("pregnancies"),input.get("glucose"),input.get("bloodPressure"),input.get("skinThickness"),input.get("insulin"),input.get("bmi"),input.get("dpf"),input.get("age")};Stringprediction=modelService.predict(features);Map<String,Object>response=newHashMap<>();response.put("prediction",prediction);response.put("riskLevel",getRiskLevel(prediction));returnResponseEntity.ok(response);}

• 集成模型服务调用（通过HTTP请求调用Python Flask模型服务）

模型服务部署（Flask示例）

fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportjoblib app=Flask(__name__)model=joblib.load('random_forest_diabetes_model.pkl')@app.route('/predict',methods=['POST'])defpredict():data=request.json features=[data['pregnancies'],data['glucose'],data['bloodPressure'],data['skinThickness'],data['insulin'],data['bmi'],data['dpf'],data['age']]prediction=model.predict([features])[0]risk="High"ifprediction==1else"Low"returnjsonify({"risk":risk,"probability":model.predict_proba([features])[0].tolist()})

数据库设计（MySQL）

CREATETABLEuser_health_data(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,pregnanciesINT,glucoseDOUBLE,blood_pressureDOUBLE,skin_thicknessDOUBLE,insulinDOUBLE,bmiDOUBLE,dpfDOUBLE,ageINT,created_atDATETIMEDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);CREATETABLEprediction_result(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,risk_levelVARCHAR(10),probabilityDOUBLE,predicted_atDATETIMEDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESuser_health_data(id));

安全与扩展性

• 接口鉴权：使用JWT进行用户身份验证
• 日志记录：集成Logback记录关键操作
• 高可用部署：容器化部署（Docker + Kubernetes）
• 模型版本管理：支持多版本模型切换与灰度发布

应用场景

• 医院体检系统中的糖尿病初筛模块
• 健康管理APP的个性化风险提醒功能
• 社区健康监测平台的数据分析支持

项目优势

• 结合主流微服务架构与机器学习模型，具备良好的可维护性与扩展性
• 支持实时预测与历史数据分析
• 可对接智能穿戴设备数据，实现动态风险评估

项目文件结构（简要）

diabetes-risk-prediction/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/com/example/diabetes/ │ │ │ ├── controller/ │ │ │ ├── service/ │ │ │ ├── model/ │ │ │ ├── config/ │ │ │ └── DiabetesRiskApplication.java │ │ └── resources/ │ │ ├── application.yml │ │ ├── data/ │ │ └── static/ ├── model-service/ │ ├── app.py │ ├── diabetes_model.pkl │ └── requirements.txt └── README.md

该项目适用于高校课程设计、毕业设计、医疗信息化开发等场景，具备较强的实践价值与技术参考意义。

项目技术支持

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud分布式微服务)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

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