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糖尿病在世界范围内变得越来越普遍。人们患有糖尿病或与这种疾病有关的风险。有必要防止由糖尿病引起的健康问题，降低糖尿病的风险并减少卫生系统上糖尿病的负荷。因此，尽早诊断和治疗糖尿病患者很重要。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。 将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。 然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。 随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。 在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。 提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。 提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。 使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。 1。 引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。 糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。 糖尿病不仅会影响生病的人。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。1。引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。糖尿病不仅会影响生病的人。随着时间的流逝，糖尿病会严重损害心血管系统，眼睛，肾脏和神经[1]。这也是一种影响病人和整个社会家庭的疾病。护理和治疗费用由于糖尿病及其引起的并发症而迅速增加，并承受了卫生系统的负担。此外，患者的生活质量降低了，这种情况对患者的家庭产生了负面影响。糖尿病已成为一个全球问题。大约有4.22亿人患有糖尿病。这些人中的大多数生活在低收入和中等收入国家。每年由于糖尿病而死亡[2]。使用机器学习方法预测患有糖尿病的人将使临床医生的工作更加容易。临床医生将确保在早期诊断和治疗糖尿病患者。
使用基于COLAB笔记本的机器学习方法
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