机构名称：
¥ 1.0
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的
[使用SVM
主要关键词
相关文件推荐
