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此外，一些研究应用了集合技术来改善结果。参考[6]进行了几种ML算法的比较：逻辑回归，线性判别分析，k-neart邻居，决策树，支持向量机，Adaboost分类器，梯度增强分类器，随机森林分类器，随机森林分类器和额外的树分类器。使用PIMA印度糖尿病数据集和早期糖尿病风险预测数据集评估了这些算法。与两个数据集中的其他机器学习算法相比，整体机器学习算法提供了更好的分类精度。在其他研究[7]中，使用了决策树，SVM，随机森林，逻辑回归，KNN和各种集合技术。该研究采用了PIMA印度糖尿病数据集和203名来自孟加拉国的女性患者的样本。此外，采用了Smote和Adasyn方法来解决阶级不平衡问题。XGBoost分类器与Adasyn方法结合使用，得出的结果最佳，获得了81％的精度，F1系数为0.81，AUC为0.84。
糖尿病的机器学习和平衡技术...
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