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摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习
使用多种方法对糖尿病患者的预测
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