Potential predictors of type-2 diabetes risk: machine learning, synthetic data and wearable health devices

BMC Bioinformatics

Table 3 Pairwise co-influence obtained through maximal subtrees methods. Smaller numbers in the matrix (e.g. \(<10^{-1}\)) indicate higher influence on \({\varvec{y}}\) of the corresponding pair of variables

	\(\hbox {BMI}_{{0}}\)	\(\hbox {C}_{\mathrm{ME}}\)	A	\(\hbox {P}_{\mathrm{ME}}\)	\(\hbox {F}_{\mathrm{ME}}\)	S	\(\hbox {N}_{\mathrm{PA}}\)	\(\hbox {S}_{\mathrm{PA}}\)	\(\hbox {I}_{\mathrm{PA}}\)
\(\hbox {BMI}_{{0}}\)	0.04	0.07	0.07	0.09	0.09	0.13	0.13	0.16	0.22
\(\hbox {C}_{\mathrm{ME}}\)	0.06	0.06	0.07	0.08	0.08	0.14	0.12	0.15	0.21
A	0.06	0.07	0.07	0.07	0.07	0.13	0.11	0.14	0.20
\(\hbox {P}_{\mathrm{ME}}\)	0.06	0.07	0.07	0.09	0.08	0.15	0.10	0.13	0.19
\(\hbox {F}_{\mathrm{ME}}\)	0.06	0.07	0.08	0.07	0.10	0.15	0.10	0.13	0.18
S	0.07	0.07	0.07	0.07	0.08	0.11	0.09	0.12	0.18
\(\hbox {N}_{\mathrm{PA}}\)	0.08	0.08	0.09	0.08	0.08	0.21	0.18	0.14	0.20
\(\hbox {D}_{\mathrm{PA}}\)	0.10	0.10	0.13	0.11	0.11	0.31	0.13	0.20	0.20
\(\hbox {I}_{\mathrm{PA}}\)	0.21	0.15	0.22	0.15	0.15	0.68	0.22	0.24	0.26

ISSN: 1471-2105