Reliable and Systematic Diabetes Prediction Based on Health Indicators using Machine Learning Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Early and accurate prediction of diabetes is one of the dire objectives of medical diagnostics. This paper contains a comparative work of the K-Nearest Neighbor (KNN) and Decision Tree Classifier (DTC) in predicting diabetes based on clinical health indicators. A critical preprocessing of the dataset was done taking care of missing values, feature scaling, and normalization to guarantee the integrity and soundness of the models. Each of these two algorithms was run 10 times to check the consistency and performance. As the performance measure showed, KNN seemed to give better results than DTC with an average accuracy of around 92.5 percent, whereas Decision Tree got 90.0 percent. The worst accuracy achieved on experimentation with KNN was 87.5 which shows consistency in prediction ability. Besides, an average score of 0.91 of KNN compared to 0.80 of DTC highlights the use of KNN as a more precise and robust algorithm to work with the standardized data. Standard error bars also indicate a less varying KNN results. The conclusion of this comparative study is that both models are suitable to use in classifying diabetes but KNN is more reliable and accurate and therefore is a good option to use in any situation that involves high performance diagnosis using health indicators as the input. The results of the study could help practitioners and developers to select the proper machine learning models to integrate with clinical decision support systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».