请给我举一个使用机器学习解决实际问题的例子。请以markdown格式输出，内容需要包含问题背景、使用的技术、解决方案和实际效果四个部分，每个部分不少于30字。
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# 机器学习解决糖尿病预测问题

## 问题背景
糖尿病是一种慢性代谢疾病，影响着全球数亿人的健康。为了早期发现和预防糖尿病的发展，医疗机构一直在寻找更高效、准确的预测手段。传统的诊断方法如糖耐量测试虽然有效，但耗时长且成本较高，不利于大规模筛查。因此，通过机器学习模型预测糖尿病的发病风险成为了研究热点。

## 使用的技术
本例中采用的技术主要为监督学习中的分类算法，特别是随机森林和逻辑回归。这两种算法因其较强的泛化能力、能处理高维数据且易于解释的特点而被选中。此外，为了提高模型的准确性和可靠性，还运用了特征选择、参数调优等技术。

## 解决方案
项目的实施分为数据收集、数据预处理、特征工程、模型训练与验证几个阶段。首先，从医院获取了大量已确诊患者的历史医疗记录数据；然后进行了数据清洗，去除不完整或异常数据；紧接着进行了特征工程，提取了年龄、体重、妊娠次数等与糖尿病强相关的特征；最后，通过交叉验证的方式训练并优化了随机森林模型与逻辑回归模型。

## 实际效果
经过实践检验，所建立的模型对糖尿病的预测准确率达到了85%以上，远超传统统计方法。更重要的是，该模型能在无需侵入性检查的情况下，帮助医生高效识别出具有高发风险的人群，从而提前进行干预治疗，极大地提高了公共卫生服务的效率和质量。
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