An efficient prediction system for diabetes disease based on machine learning algorithms

Mariame Oumoulylte; Abdelkhalak Bahri; Yousef Farhaoui; Ahmad El Allaoui

doi:10.56294/dm2023173

Artículos originales

Published: 2023-12-20

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2023173

Un sistema eficaz de predicción de la diabetes basado en algoritmos de aprendizaje automático

Resumen

La diabetes es una afección médica persistente que surge cuando el páncreas pierde su capacidad de producir insulina o cuando el organismo es incapaz de utilizar eficazmente la insulina que genera. En el mundo actual, la diabetes es una de las enfermedades más prevalentes y, por desgracia, una de las más mortíferas debido a ciertas complicaciones. La detección a tiempo de la diabetes desempeña un papel crucial para facilitar su tratamiento y evitar que la enfermedad siga avanzando. En este estudio, hemos desarrollado un modelo de predicción de la diabetes aprovechando diversos algoritmos de clasificación de aprendizaje automático, como K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest y Logistic Regression, para determinar qué algoritmo arroja los resultados predictivos más precisos. Empleamos el famoso conjunto de datos PIMA Indians Diabetes, compuesto por 768 instancias con nueve atributos de características distintas. El objetivo principal de este conjunto de datos es determinar si un paciente padece diabetes basándose en métricas de diagnóstico específicas incluidas en la colección. En el proceso de preparación de los datos para el análisis, implementamos una serie de pasos de preprocesamiento. La evaluación de las métricas de rendimiento en este estudio abarcó la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1. Los resultados de nuestros experimentos indican que el algoritmo K-nearest neighbors (KNN) supera a otros algoritmos en la diferenciación efectiva entre individuos con diabetes y sin diabetes en el conjunto de datos PIMA.

Keywords:

Regresión Logística,

Aprendizaje Automático,

Asistencia Sanitaria,

Diabetes,

KNN,

Naive Bayes,

SVM,

Árbol de Decisión,

enfermedada de la diabetes,

Cómo citar

Oumoulylte M, Bahri A, Farhaoui Y, El Allaoui A. Un sistema eficaz de predicción de la diabetes basado en algoritmos de aprendizaje automático. Data and Metadata [Internet]. 20 de diciembre de 2023 [citado 7 de julio de 2024];2:173. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/173

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