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摘要：机器学习算法已被广泛用于公共卫生中，用于预测或诊断流行病学慢性疾病，例如糖尿病，由于其较高的全球患病率，该疾病被归类为流行病。机器学习技术对于包括糖尿病在内的各种疾病的描述，预测和评估过程很有用。这项研究研究了沙特阿拉伯，根据相关的行为危险因素（吸烟，肥胖和不活动）对不同分类方法分类糖尿病患病率和预测趋势的能力。使用不同的机器学习算法（包括线性判别（LD），支持向量机（SVM），K -NER -NER -NEAR -最邻居（KNN）和神经网络模式识别（NPR））开发了用于糖尿病患病率的分类模型。使用了SVM的四个内核函数和两种类型的KNN算法，即线性SVM，Gaussian SVM，二次SVM，Cubic SVM，Finfine KNN和加权KNN。根据预测速度和培训时间，使用MATLAB中的分类学习者应用程序比较开发的分类器的性能评估，并使用分类学习者应用程序比较开发的分类器。分类模型的预测性能分析的实验结果表明，与其他分类方法相比，与其他分类方法相比，加权KNN在糖尿病患病率的预测中表现良好，最高平均准确性为94.5％，训练时间较少，男性和女性数据集则表现出色。
沙特阿拉伯的糖尿病患病率分类的机器学习方法
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