Diagnostic Analysis of Diabetes Mellitus Using Machine Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus (DM) is caused due to the elevated levels of blood sugar i.e., said to be hyperglycemia. The DM is a metabolic chronic disease; therefore, early diagnosis and treatment is necessary to avoid life-threatening risks. According to the World Health Organization (WHO), the diabetes cause high mortality rate with 1.5 million deaths in a year. With the remarkable improvisations in the technology, the disease can be diagnosed earlier. In this paper, we have developed a decision-making support with the machine learning algorithms for DM diagnosis. The Pima Indians Diabetes dataset was chosen to train with Machine Learning algorithms. Our approach begins with Exploratory data analysis, and later the data is sent for data pre-processing and perform the feature Selection techniques. The important features are selected and finally, the data is trained with six various Machine learning (ML) algorithms such as Naïve Bayes, KNN, Random Forest, Logistic Regression, Decision Tree, and eXtreme gradient boosting. The Experimental results of the ML algorithms are calculated by the performance metrics in which that the eXtreme Gradient Boosting has scored highest with 88.2% accuracy than other machine learning algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».