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抽象糖尿病是一种慢性疾病，其特征是血糖水平升高，导致器官功能障碍和过早死亡的风险增加。糖尿病的全球患病率一直在上升，需要进行准确，及时的诊断才能实现最有效的管理。机器学习领域的最新进展为改善糖尿病检测和管理开辟了新的可能性。在这项研究中，我们提出了一个微调的XGBoost模型，用于糖尿病检测。我们使用PIMA印度糖尿病数据集，并随机搜索超参数调整。将微调的XGBoost模型与其他六个流行的机器学习模型进行了比较，并在准确性，精度，灵敏度和F1得分方面取得了最高的性能。这项研究证明了微型XGBoost模型是糖尿病检测的强大而有效的工具的潜力。这项研究的见解可以提高医学诊断，以实现对糖尿病的有效和个性化管理。
使用微型XGBoost算法
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