综述：糖尿病预测的机器学习技术综述：当前趋势与未来发展方向

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：A Survey of Machine Learning Techniques for Diabetes Prediction: Current Trends and Future Directions

糖尿病预测模型的综合研究分析ML算法应用与混合算法优势，基于Pima数据集验证SVM、朴素贝叶斯等15种算法的65%-97%准确率，提出资源节约型健康分类技术方案。

　　

摘要

这项综合性调查探讨了多种糖尿病预测模型，旨在提升模式识别能力并实现早期诊断。该研究的意义在于改善胰岛素治疗并降低相关并发症的风险。值得注意的是，我们采用了较少被使用的机器学习（ML）模型来处理糖尿病数据集，准确率达到了65%至97%不等。研究建议在胰岛素诊断中利用多种算法，特别强调构建混合算法以提高整体性能。我们提出了一种基于机器学习的健康分类技术，用于将个体分为糖尿病组和非糖尿病组。我们的研究整合了多种资源，为未来关于糖尿病预测方法的研究提供了宝贵的见解。本文概述了当前用于糖尿病预测的机器学习算法的现状，强调了使用多样化算法的重要性。研究深入探讨了多种预测技术，重点关注了广泛使用的Pima数据集。在所探索的15种机器学习算法中，应用了支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes，NBs）等方法。这些技术的策略性使用有助于节约资源并获得更精确的预测结果，从而有助于提前采取预防糖尿病的措施。我们鼓励读者深入研究这项工作，因为它代表了通过机器学习算法进行糖尿病预测的前沿成果。来自不同研究的见解的整合有助于对该主题有更深入的理解。本调查总结了关键发现，强调了使用多种机器学习算法以获得最佳预测结果的重要性。