Sammanfattning Nyligen blir diabetes den utbredda och stora sjukdomen i världen. I detta dokument föreslår vi en ny hybridklassificerare för diabetessjukdomar. Den föreslagna hybrid klassificeraren Logistic Adaptive Network-baserade Fuzzy Inference System (LANFIS) är en kombination av Logistic regression och Adaptive Network-baserade Fuzzy Inference System. Vårt föreslagna intelligenta system använder inte klassificeringar för kontinuerlig utgång, tar inte bort prover med saknade värden, och använder inte obetydliga attribut som minskar antalet tester som krävs vid datainsamling. Diagnosen prestanda för LANFIS intelligenta system beräknas med hjälp av känslighet, specificitet, noggrannhet och förvirring matris. Våra resultat visar att klassificeringsnoggrannheten för LANFIS intelligenta system är cirka 88,05%. Faktum är att 3-5% ökning av noggrannhet erhålls genom det föreslagna intelligenta systemet och det är bättre än suddiga klassificeringar i den tillgängliga litteraturen genom att ta bort alla prover på saknade värden och tillämpa traditionella klassificeringar på olika uppsättningar av funktioner.
Ramezani m.fl. I REF föreslogs en hybridklassificerare med namnet Logistic Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (LANFIS).
A novel hybrid intelligent system with missing value imputation for diabetes diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'alexandria engineering journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}