بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی بیماری دیابت

دیابت یک بیماری شایع در بدن انسان است ودر اثر گروهی از اختلالات متابولیک ایجاد می‌شود که در آن سطح قند خون طی یک دوره طولانی بسیار بالا است. این بیماری اندام های مختلف بدن انسان را تحت تاثیر قرار داده و موجب آسیب به نواحی مختلف بدن می‌شود. باتوجه به رشد روز افزون این بیماری و عوارض آن، پیش بینی دقیق اولیه می‌تواند فاکتور های خطر و شدت درگیری با دیابت را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.با توسعه سریع یادگیری ماشین، می‌توانیم سرعت، عملکرد و دقت تشخیص بیماری را به کمک الگوریتم های طبقه بندی کننده یادگیری ماشین بهبود دهیم. در این مقاله عمدتا بررسی تشخیص بیماری دیابت را با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین هدف قرار می‌دهیم. انواع این تکنیک‌ها در بررسی داده‌ها از دیدگاه های مختلف و خلاصه کردن آن در تحقیقات موثر واقع می‌شود. با استفاده از الگوریتم هایی مانند درخت تصمیم، جنگل تصادفی، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی مصنوعی، svm و غیره می‌توان پیش بینی دیابت را به راحتی و با دقت بالا انجام داد.در این مطالعه ما از این تکنیک‌ها استفاده کرده و سعی خواهیم کرد پیش بینی دقیقی در آن مورد بیابیم.علاوه بر این مجموعه داده های مختلفی را با الگوریتم‌ها بررسی و نتایج ‌آنها را با نکات منفی و مثبت ذکر کرده ایم.

investigating machine learning algorithms in the detection and prediction of diabetes.

diabetes is a common disease in the human body, resulting from a group of metabolic disorders where blood sugar levels are consistently elevated over an extended period. this condition affects various organs in the human body and can cause damage to different regions. given the growing prevalence of this disease and its associated complications, accurate early prediction can significantly reduce risk factors and the severity of diabetes. with the rapid advancement of machine learning, we can enhance the speed, performance, and accuracy of disease diagnosis using machine learning classification algorithms. in this article, our primary focus is on examining diabetes diagnosis using machine learning techniques. various methods of these techniques are explored from different perspectives, summarizing their effectiveness in research. utilizing algorithms such as decision trees, random forests, logistic regression, artificial neural networks, svm, and more, diabetes prediction can be easily and accurately accomplished. in this study, we employ these techniques and aim to achieve precise predictions. furthermore, we analyze different datasets with these algorithms, highlighting both their positive and negative aspects.