Diabetes är en av de vanligaste och växande sjukdomarna i flera länder och alla av dem arbetar för att förhindra denna sjukdom i ett tidigt skede genom att förutsäga symtomen på diabetes med hjälp av flera metoder. Huvudsyftet med denna studie är att jämföra prestanda av algoritmer som används för att förutsäga diabetes med hjälp av data mining tekniker. I detta papper jämför vi maskininlärning klassificeringar (J48 Decision Tree, K-Nearest Neighbors, och Random Forest, Stöd Vector Machines) för att klassificera patienter med diabetes mellitus. Dessa metoder har testats med dataprover hämtade från UCI-dataarkivet för maskininlärning. Algoritmernas prestanda har mätts i båda fallen, dvs. dataset med bullriga data (före förbehandling) och dataset utan bullriga data (efter förbehandling) och jämförs med avseende på noggrannhet, känslighet och specificitet.
I den studie som genomfördes i REF jämfördes prestandan hos övervakade algoritmer för maskininlärning som användes för att förutsäga diabetes.
Performance Analysis of Classifier Models to Predict Diabetes Mellitus
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}