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zainab.alansari@utas.edu.om *通信：riyaz@gpcet.ac.in收到：2023年4月16日；接受：2023年6月20日；发表：2023年7月1日摘要：在本文中，我们介绍了一种新的方法，用于使用主成分分析（PCA）和逻辑回归（LR）的组合来预测糖尿病的风险。我们的方法提供了一种独特的解决方案，可以导致对糖尿病风险的更准确和有效的预测。要开发一个预测糖尿病的有效模型，重要的是要考虑有助于疾病发育的各种临床和人口统计学因素。这种方法通常涉及在包括这些因素的大型数据集上训练该模型。这样做，我们可以更好地理解不同的特征如何影响糖尿病的发展，并为处于危险中的个人创造更准确的预测。采用PCA方法来减少数据集的尺寸并增强模型的计算功效。LR模型然后将患者分为糖尿病或非糖尿病患者。准确性，精度，召回，F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）只是用于评估所提出模型性能的少数指标。PIMA印度糖尿病数据（PIDD）用于评估模型，结果证明了对最新方法的显着改善。该建议的模型提出了一种预测糖尿病风险的有效方法，这可能对改善医疗保健结果和降低医疗保健成本具有重要意义。所提出的PCA-LR模型优于其他算法，例如SVM和RF，尤其是在精度方面，同时优化了计算复杂性。这种方法可能有可能为大型糖尿病筛查计划提供实用有效的解决方案。
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