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摘要：糖尿病是关键疾病之一，许多人患有这种疾病。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等。会引起糖尿病。患有糖尿病的人患有诸如心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病的风险很高。目前在医院的实践是通过各种测试收集所需的糖尿病诊断信息，并根据诊断提供适当的治疗方法。大数据分析在医疗保健行业中起着重要作用。医疗保健行业有大量数据库。使用大数据分析，可以研究庞大的数据集并找到隐藏的信息，隐藏的模式，从数据中发现知识并相应地预测结果。在现有方法中，分类和预测准确性不是那么高。在本文中，我们提出了一个糖尿病预测模型，以更好地分类糖尿病，其中包括糖尿病的少数外部因素以及葡萄糖，BMI，年龄，胰岛素等常规因素。与现有数据集相比，新数据集可提高分类精度。进一步提出了旨在提高分类准确性的糖尿病预测的管道模型。I.引言医疗部门具有大量数据库。这样的数据库可能包含结构化的，半结构化或非结构化数据。考虑到当前情况，印度等主体国家（DM）已成为一种非常严重的疾病。现有大数据分析是一个过程，该过程分析了巨大的数据集并揭示隐藏的信息，隐藏的模式以从给定数据中发现知识。糖尿病性梅利氏菌（DM）被归类为非传染性疾病（NCB），许多人患有疾病。根据2017年统计数据，约有4.25亿人患有糖尿病。由于糖尿病，每年约有2-5万患者的生命。据说到2045年，这将增加到6.29亿。[1]糖尿病（DM）被分类为称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的Astype-1。人体无法产生足够的胰岛素，这种DM背后的原因，因此需要向患者注入胰岛素。类型-2也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）。当身体细胞无法正确使用胰岛素时，可以看到这种糖尿病的类型。-3型妊娠糖尿病，孕妇的血糖水平升高，未发现糖尿病的糖尿病会导致这种类型的糖尿病。dm具有与之相关的长期并发症。此外，糖尿病患者存在各种健康问题的高风险。一种称为预测分析的技术，结合了各种机器学习算法，数据挖掘技术和统计方法，该方法使用当前和过去的数据来找到知识并预测未来的事件。通过对医疗保健数据进行预测分析，可以做出重大决策并可以做出预测。可以使用机器学习和回归技术进行预测分析。预测分析旨在以最佳的准确性诊断疾病，增强患者护理，优化资源并改善临床结果。[1]机器学习被认为是最重要的人工智能功能之一，支持计算机系统的开发，具有从过去的经验中获取知识而无需每种情况进行编程的能力。机器学习被认为是当今情况的迫切需要，以通过支持最小缺陷来消除人类的努力。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的
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