تشخیص بیماری دیابت بر اساس روش کاهش ویژگی هوشمند و یادگیری ترکیبی ماشینی

استخراج وآنالیز از میان انبوهی از داده های مرتبط به سوابق بیماری و پرونده های پزشکی افراد با استفاده از فرایند داده کاوی می تواند منجر به شناسایی قوانین حاکم در تشخیص بیماری ها شود و اطلاعات ارزشمندی را جهت افزایش دقت درتشخیص بیماری ، پیش بینی و تشخیص بیماری با توجه به عوامل محیطی حاکم در اختیار متخصصان حوزه سلامت قرار دهد. هدف این پژوهش، تشخیص بیماری دیابت با استفاده از ترکیب آنالیز جداکننده خطی و الگوریتم گرگ خاکستری می باشد که بر روی دیتاست PIDD و به زبان پایتون انجام شده است. در این تحقیق با استفاده از این ترکیب و کاهش ویژگی، دقت بالاتری ارایه شده است که در مقایسه با کارهای پیشین به بهبود 6 درصد رسیدیم.