論文の概要: Prognosis and Treatment Prediction of Type-2 Diabetes Using Deep Neural
Network and Machine Learning Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03093v1
- Date: Sun, 8 Jan 2023 19:10:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 17:35:52.013884
- Title: Prognosis and Treatment Prediction of Type-2 Diabetes Using Deep Neural
Network and Machine Learning Classifiers
- Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークと機械学習分類器を用いた2型糖尿病の予後と治療予測
- Authors: Md. Kowsher, Mahbuba Yesmin Turaba, Tanvir Sajed, M M Mahabubur Rahman
- Abstract要約: 本研究の動作は,7つの機械学習分類器と,糖尿病の検出と治療を高精度に予測するためのニューラルネットワーク手法の比較研究である。
トレーニングとテストデータセットは9483人の糖尿病患者の情報を蓄積したものです。
私たちのハイパフォーマンスモデルは、糖尿病を予測し、より正確な予測モデルの研究を促進するために病院によって利用できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Type 2 Diabetes is a fast-growing, chronic metabolic disorder due to
imbalanced insulin activity.The motion of this research is a comparative study
of seven machine learning classifiers and an artificial neural network method
to prognosticate the detection and treatment of diabetes with high accuracy,in
order to identify and treat diabetes patients at an early age.Our training and
test dataset is an accumulation of 9483 diabetes patients information.The
training dataset is large enough to negate overfitting and provide for highly
accurate test performance.We use performance measures such as accuracy and
precision to find out the best algorithm deep ANN which outperforms with 95.14%
accuracy among all other tested machine learning classifiers.We hope our
high-performing model can be used by hospitals to predict diabetes and drive
research into more accurate prediction models.
- Abstract（参考訳）: Type 2 Diabetes is a fast-growing, chronic metabolic disorder due to imbalanced insulin activity.The motion of this research is a comparative study of seven machine learning classifiers and an artificial neural network method to prognosticate the detection and treatment of diabetes with high accuracy,in order to identify and treat diabetes patients at an early age.Our training and test dataset is an accumulation of 9483 diabetes patients information.The training dataset is large enough to negate overfitting and provide for highly accurate test performance.We use performance measures such as accuracy and precision to find out the best algorithm deep ANN which outperforms with 95.14% accuracy among all other tested machine learning classifiers.We hope our high-performing model can be used by hospitals to predict diabetes and drive research into more accurate prediction models.
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