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糖尿病（DM）是一种频繁的疾病，其中人体的糖水平在延长的时间长度上异常高。这是死亡率高的死亡原因，是全世界残疾年总年的第二大主要原因。其严重性来自其长期并发症，包括肾病，视网膜病和神经病，导致肾衰竭，视力和失明差和周围感觉丧失。这种情况会威胁生命，并影响患者的生活质量。因此，本文旨在确定DM诊断中最相关的功能，并确定最佳的分类器，这些分类器可以根据一组相关功能有效地诊断DM。为了实现这一目标，已经利用了四种不同的特征选择。此外，已经使用两个数据集和几个评估指标（例如精度，精确，召回，F1-估计和ROC领域）评估了属于六个学习策略的十二个不同的分类器。获得的结果表明，相关属性评估方法将是处理所考虑数据集的特征选择和排名的最佳选择，尤其是在考虑准确度度量时。此外，MulticlassClassifier将是处理糖尿病数据集的最佳分类器，尤其是在考虑真正的积极，精度和召回指标时。
使用机器学习技术诊断糖尿病
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