Stratégies d'apprentissage automatique pour la classification du diabète de type 2 Classification du diabète
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L'augmentation du nombre de cas de diabète de type 2 a stimulé la recherche de systèmes de diagnostic robustes. L'intégration de l'apprentissage automatique améliore ces systèmes en analysant divers ensembles de données et en s'attaquant aux complications associées telles que l'obésité, les mauvaises habitudes et l'hypertension. La détection précoce est cruciale, compte tenu des graves conséquences pour la santé. L'apprentissage automatique, associé au traitement du langage naturel, facilite le pronostic, le diagnostic et les plans de prévention. En utilisant l'ensemble de donn...
L'augmentation du nombre de cas de diabète de type 2 a stimulé la recherche de systèmes de diagnostic robustes. L'intégration de l'apprentissage automatique améliore ces systèmes en analysant divers ensembles de données et en s'attaquant aux complications associées telles que l'obésité, les mauvaises habitudes et l'hypertension. La détection précoce est cruciale, compte tenu des graves conséquences pour la santé. L'apprentissage automatique, associé au traitement du langage naturel, facilite le pronostic, le diagnostic et les plans de prévention. En utilisant l'ensemble de données PIDD (768 échantillons, 16 attributs), cette recherche se concentre sur la prédiction du diabète avec un ensemble de caractéristiques élargi. Le prétraitement comprend la normalisation, l'équilibrage avec SMOTE et des contrôles d'exhaustivité pour améliorer la précision du modèle. Dans l'ensemble, cette étude souligne le rôle central du ML dans l'amélioration de la compréhension du diabète de type 2 et des capacités prédictives grâce à des méthodologies méticuleuses et à la sélection d'ensembles de données.
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