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糖尿病是一种慢性疾病，有可能造成全球医疗危机，会影响全球范围内数量惊人的人。根据国际糖尿病联合会的说法，目前有3.82亿人患有糖尿病，并且该数字预计到2035年将翻一番，达到5.92亿。糖尿病（也称为糖尿病）的特征是血糖水平升高。虽然有多种传统方法可通过物理和化学测试来诊断糖尿病，但可以准确预测早期疾病的发作对医生带来了重大挑战。这主要是由于各种因素的复杂相互作用以及糖尿病对肾脏，眼睛，心脏，神经和脚部等重要器官的影响。但是，数据科学领域为应对这一挑战提供了有希望的机会，并为科学界的常见问题提供了新的启示。尤其是机器学习，这是数据科学中新兴的科学领域，重点是使机器能够从经验中学习。该项目的目的是开发一个可以通过利用不同的机器学习技术来准确预测糖尿病发作的系统。该项目旨在利用三种监督的机器学习方法，即SVM，Logistic回归，随机森林，幼稚的贝叶斯，决策树分类器和K-Nearealt邻居分类器，以预测糖尿病。此外，该项目旨在提出一种有效的技术来早期检测糖尿病。
使用机器学习算法检测糖尿病
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