ITM（SLS）Baroda University ITM（SLS）Baroda University，Udaipur摘要：糖尿病是导致全球医疗灾难的慢性病。全球3.82亿人患有糖尿病。到2035年，这将翻倍至5.92亿[1]。糖尿病是血糖水平升高带来的疾病。这种升高的血糖水平的症状包括尿液频繁，口渴和饥饿增加。中风，肾衰竭，心力衰竭，截肢，失明和肾衰竭的主要原因之一是糖尿病。我们的身体在吃东西时将食物转化为糖，例如葡萄糖。然后，我们的胰腺预计将释放胰岛素。胰岛素是解锁我们细胞的关键，使葡萄糖可以进入并被我们用作燃料。但是，这种机制在糖尿病中不起作用。最普遍的疾病形式是1型和2型，但还有其他品种，包括妊娠糖尿病，在怀孕期间发展。数据科学的新兴主题称为机器学习，研究机器如何从经验中学习。这项研究的目标是创建一个系统，通过融合几种机器学习方法的发现，可以更准确地对患者进行早期糖尿病预测。k最近的邻居，逻辑回归，线性回归，随机森林，J48，IBK，ANN，多层预言，幼稚的贝叶斯，支持向量机和决策树是所采用的一些技术。与模型的精度一起计算了每种算法的精度。然后从具有良好准确性的患者中选择预测糖尿病的模型。关键字：机器学习，糖尿病，准确性，WEKA软件，编码1。引言糖尿病是即使在年轻人中，人们也是人们的快速增长疾病。糖尿病的症状经常排尿，口渴，疲倦/嗜睡，体重减轻或增加，视力模糊，浓缩难度