Comparative Analysis of Machine learning Model for Diabetes Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is arguably the worst disease on the planet. It's not simply a disease; it also increases the chance of developing many other illnesses, such as renal problems, heart attacks, and visual impairments. The most difficult thing a physician can do, whether a patient has diabetes or not, is determine how likely a patient is to get the illness in the early stages. Blood glucose, BMI, age, gender, and family history are some of the interrelated elements that contribute to these problems. A range of Machine-Learning (ML) algorithms have been employed to detect and diagnose the illness in order to stop further health problems. Comparing the machine learning models for the diabetes dataset is the main focus of this work. The PIMA dataset used in this study was acquired from the UCI Repository. There are 9 features in the dataset (768 entries): glucose, pregnancies, skin thickness, insulin, BMI, diabetes pedigree function, and outcome. Random Forest, ANN (artificial neural network), Decision Tree, KNN, and Naïve Bayes are a few of the machine learning algorithms that are implemented. Recall, f1 score, accuracy, and precision are the performance metrics used. With an accuracy of over 79% in comparison to the other predictor, the data indicates that the kNN is the most accurate.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».