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为提高医疗保健质量，早期疾病预测有助于患者在为时已晚之前预防潜在的威胁生命的健康问题。人工智能是一个迅速发展的领域，其应用于糖尿病（一种全球流行病）有可能改变诊断和管理糖尿病的方式。使用了基于患者数据的六种监督机器学习算法，并比较预测糖尿病的诊断。用于实验，使用了PIMA Indians糖尿病数据库，并通过不同的技术仔细处理其缺失值。对于随机的火车测试拆分，随机森林分类算法的准确率为92％。由于应用了用于处理缺失值的技术组合（插入缺失值技术的混合），因此该模型优于其他最先进的方法。使用这种手稿的模型比对PIMA糖尿病数据进行的先前工作的准确性更好。
使用机器学习方法对糖尿病疾病的分析和预测
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