TY -的A2 Espino丹尼尔盟——屁股,Umair Muneer盟——Letchmunan Sukumar AU -阿里,穆盟——哈桑,Fadratul Hafinaz盟——Baqir一盟——Sherazi哈菲兹Husnain Raza PY - 2021 DA - 2021/10/01 TI -基于机器学习的分类和预测糖尿病医疗应用SP - 9930985六世- 2021 AB -卓越的生物技术和公共医疗基础设施的发展导致了重大的生产的关键和敏感的医疗数据。通过应用智能数据分析技术,许多有趣的模式识别和发病早期检测和预防的一些致命的疾病。糖尿病是一种极度威胁生命的疾病,因为它有助于其他致命的疾病,例如、心脏、肾脏和神经损伤。本文提出了一个基于机器学习方法的分类、患糖尿病的早期识别和预测。此外,它还提供了一个IoT-based假设糖尿病监测系统对于健康和影响人来监视他的血糖(BG)水平。糖尿病的分类,三种不同的分类器,即。,随机森林(RF),多层感知器(MLP)和逻辑回归(LR)。预测分析中,我们使用了长短期记忆(LSTM)移动平均线(MA)和线性回归(LR)。实验评估,基准皮马印第安人糖尿病数据集。在分析过程中,可以看出MLP优于其他分类器86.08%的准确性和LSTM改善糖尿病的重要预测准确率达到了87.26%。此外,比较分析的方法也与现有的先进的技术,证明了该方法的适应性,在许多公共医疗应用程序。 SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9930985 DO - 10.1155/2021/9930985 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -