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摘要当前的研究介绍了AdvansVM，这是一种改进的支持向量机，旨在使用PIMA印度糖尿病数据集来完善糖尿病预测。这项研究探讨了各种插补方法，以评估其对预测精度的影响，强调针对针对糖尿病预测的微调机器学习模型的特征选择的重要性。它还指出了数据平衡和复杂模型公式的重要性，以及需要更广泛的数据集推动该领域的前进进步的需求。挑战与数据集的特异性以及超出其范围之外的结果的扩展有关。具有自定义内核函数和量身定制的参数调整的AdvanSVM分类器解决了这些问题，同时还可以管理医疗数据中发现的固有不平衡。该研究针对PIMA数据集的独特挑战，例如缺失的信息和异常，以改善糖尿病的临床适用预测。对具有相关指标的模型的彻底评估证实了其提供精确糖尿病预测的潜力。
使用PIMA数据集的机器学习方法
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