TY -的A2 Erdebilli (b . d . Rouyendegh) Babek AU -艾哈迈德,b . Shamreen盟——Arya米纳克希盟——Sangeetha, s . k . b . AU - Auxilia Osvin,南希v . PY - 2022 DA - 2022/12/30 TI -糖尿病疾病预测和类型分类涉及使用机器学习技术预测建模和分类器SP - 7899364六世- 2022 AB -糖尿病(DM)疾病被认为是一个持久的疾病所引发的过度血液中的血糖水平的一个人。时产生严重的并发症不及时治疗,也可以引起相关疾病,如心脏攻击,神经损伤,脚问题,肝脏和肾脏损害,和眼睛的问题。这些问题是由一系列因素彼此相互关联的,比如年龄、性别、家族史、体重指数和血糖。使用各种机器学习(ML)算法来预测和检测健康的疾病,以避免进一步的并发症。糖尿病的预测过程可以进一步简易通过识别一个人受到影响类型和相关疾病的发生的概率。为了执行任务,提到使用两种类型的数据集在这项研究中,即比马和临床调查数据集。等各种ML算法随机森林,光梯度提升机、梯度增加机器,支持向量机,决策树,XGBoost正在使用。使用的性能指标是精度,精度,还记得,特异性和灵敏度。使用技术,如数据增加和采样。与以前的研究相比,本文侧重于即兴创作的精度与使用LGBM分类器95.20的比例,和糖尿病也分为前驱糖尿病或糖尿病使用很多分类机制。 SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7899364 DO - 10.1155/2022/7899364 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi KW - ER -