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抽象的糖尿病早期检测对于减少疾病引起的后果非常重要。糖尿病受许多因素影响，因此进行诊断需要复杂的分析。用于分析糖尿病预测的数据集使用机器学习算法。机器学习算法用于根据已将其设置为输入的因素对患有糖尿病的人进行分类。诊断/预测的结果并非完美，这是由于许多错误分类引起的。为了减少分类错误，建议应用决策树和提升技术。本研究中使用的分类算法是随机森林。实验结果表明，决策树和增强技术以及两者的组合可以减少糖尿病预测中的错误分类。关键字：糖尿病；专家系统；决策树和提升
决策树优化，使用预测中的提升技术
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