論文の概要: A Comparative Study of Diabetes Prediction Based on Lifestyle Factors Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04137v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 06:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:58:50.463634
• Title: A Comparative Study of Diabetes Prediction Based on Lifestyle Factors Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたライフスタイル因子に基づく糖尿病予測の比較検討
• Authors: Bruce Nguyen, Yan Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,BRFSS(Behavimental Risk Factor Surveillance System)の2015年調査から得られたデータを用いて,生活習慣要因に基づく糖尿病の予測に機械学習モデルを用いることを検討した。 決定木(Decision Tree)、K-Nearest Neighbors(KNN)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)の3つの分類モデルを実装し,その予測性能を評価する。 その結果、決定木、KNN、ロジスティック回帰はそれぞれ0.74、0.72、0.75の精度を達成し、精度とリコールの強さは様々であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.767257448554864
• License:
• Abstract: Diabetes is a prevalent chronic disease with significant health and economic burdens worldwide. Early prediction and diagnosis can aid in effective management and prevention of complications. This study explores the use of machine learning models to predict diabetes based on lifestyle factors using data from the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) 2015 survey. The dataset consists of 21 lifestyle and health-related features, capturing aspects such as physical activity, diet, mental health, and socioeconomic status. Three classification models, Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), and Logistic Regression, are implemented and evaluated to determine their predictive performance. The models are trained and tested using a balanced dataset, and their performances are assessed based on accuracy, precision, recall, and F1-score. The results indicate that the Decision Tree, KNN, and Logistic Regression achieve an accuracy of 0.74, 0.72, and 0.75, respectively, with varying strengths in precision and recall. The findings highlight the potential of machine learning in diabetes prediction and suggest future improvements through feature selection and ensemble learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は世界中で深刻な健康と経済的負担を伴う慢性疾患である。 早期の予測と診断は、合併症の効果的な管理と予防に役立つ。 本研究では,BRFSS(Behavimental Risk Factor Surveillance System)の2015年調査から得られたデータを用いて,生活習慣要因に基づく糖尿病の予測に機械学習モデルを用いることを検討した。 このデータセットは21のライフスタイルと健康関連の特徴で構成され、身体活動、食事、メンタルヘルス、社会経済状態などの側面を捉えている。 決定木(Decision Tree)、K-Nearest Neighbors(KNN)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)の3つの分類モデルを実装し,その予測性能を評価する。 モデルはバランスの取れたデータセットを使用してトレーニングとテストが行われ、そのパフォーマンスは精度、精度、リコール、F1スコアに基づいて評価される。 その結果、決定木、KNN、ロジスティック回帰はそれぞれ0.74、0.72、0.75の精度を達成し、精度とリコールの強さは様々であった。 この結果は、糖尿病予測における機械学習の可能性を強調し、特徴選択とアンサンブル学習技術による将来の改善を提案する。

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