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L'aumento dei casi di diabete di tipo 2 ha alimentato la ricerca di solidi sistemi diagnostici. L'integrazione dell'apprendimento automatico migliora questi sistemi analizzando diversi set di dati e affrontando le complicazioni associate come l'obesità, le cattive abitudini e l'ipertensione. La diagnosi precoce è fondamentale, date le gravi implicazioni per la salute. Il ML, abbinato all'elaborazione del linguaggio naturale, aiuta nella prognosi, nella diagnosi e nei piani di prevenzione. Utilizzando il dataset PIDD (768 campioni, 16 attributi), questa ricerca si concentra sulla previsione del…mehr

Produktbeschreibung
L'aumento dei casi di diabete di tipo 2 ha alimentato la ricerca di solidi sistemi diagnostici. L'integrazione dell'apprendimento automatico migliora questi sistemi analizzando diversi set di dati e affrontando le complicazioni associate come l'obesità, le cattive abitudini e l'ipertensione. La diagnosi precoce è fondamentale, date le gravi implicazioni per la salute. Il ML, abbinato all'elaborazione del linguaggio naturale, aiuta nella prognosi, nella diagnosi e nei piani di prevenzione. Utilizzando il dataset PIDD (768 campioni, 16 attributi), questa ricerca si concentra sulla previsione del diabete con un set di caratteristiche ampliato. La pre-elaborazione prevede la normalizzazione, il bilanciamento con SMOTE e i controlli di completezza per migliorare l'accuratezza del modello. Nel complesso, questo studio sottolinea il ruolo fondamentale del ML nel far progredire la comprensione e le capacità predittive del diabete di tipo 2 attraverso metodologie e selezioni meticolose dei set di dati.
Autorenporträt
M.S.Roobini, professeur associé, département d'informatique et d'ingénierie à l'Institut des sciences et technologies de Sathyabama.Mme V.Gowri Manohari et Mme M.Gowri travaillent en tant que professeur adjoint au département d'informatique et d'ingénierie de l'Institut des sciences et technologies de Sathyabama.