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摘要：糖尿病是一个重大的全球健康问题，早期发现和对该疾病状态的分类对于有效的管理非常重要。在这种情况下，本研究的目的是在糖尿病状态分类中使用K-Nearthent邻居（KNN）算法实施机器学习模型。为了促进用户简单的交互和更好的理解，基于简化的Web应用程序是作为接口开发的。相关数据集糖尿病用于训练和测试已实施的KNN模型。研究方法包括收集和预处理数据的阶段，参数选择，模型培训以及模型的绩效评估。结果表明，通过简化应用程序实施的KNN模型能够以良好的准确性对糖尿病的状态进行分类。用户可以根据输入的数据轻松访问和使用此应用程序来获取糖尿病状态的预测。这项研究有可能通过机器学习方法和Web技术来提高公共可访问性和对糖尿病状况的理解。此外，这项研究的结果可能是疾病检测和整体健康监测领域进一步发展的基础。
在状态分类中实施机器学习模型
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