Classifying of Diabetes Disease in Women Based on Support Vector Machine and Random Forest Algorithms

الملخص

مرض السكري هو مرض خطير. يشار إليه بمستويات السكر في الدم و/أو مستويات الجلوكوز. مرض السكري هو مرض مزمن يمكن أن يؤدي إلى أزمة صحية عالمية، ولكن هناك أشياء يمكن القيام بها للمساعدة في السيطرة على هذه الأزمات. مصدر الطاقة الأساسي الذي يحصل عليه الأشخاص المصابون بالسكري من الطعام بشكل يومي هو سكر الدم أو الجلوكوز. هرمون الأنسولين الذي يفرزه البنكرياس، يساعد في امتصاص الجلوكوز من الدم إلى الخلايا بحيث يمكن استخدامه كمصدر للطاقة في المهام اليومية. يبقى الجلوكوز في الدم عندما ينتج الجسم كميات غير كافية من الأنسولين، مما قد يسبب عددًا من المشكلات الصحية مثل النوبات القلبية والسكتات الدماغية. هناك أشكال عديدة لمرض السكري، وأكثرها انتشارًا هو النوع الأول والنوع الثاني. يتم تشخيص النوع الأول عادة عند الأطفال والشباب، في حين يتم تشخيص النوع الثاني عادة عند منتصف العمر أو كبار السن. الهدف من المشروع هو تطوير نظام يمكنه تصنيف المرضى بدقة على أنهم مصابون بالسكري أو غير مصابين بالسكري من خلال الجمع بين نتائج تقنيات التعلم الآلي المختلفة مع الخوارزميات مثل آلة ناقل الدعم وخوارزميات الغابات العشوائية. التعلم الآلي هو مجال علمي حيث يستمد التعلم الآلي من الخبرة البشرية. النموذج الذي يتنبأ بمرض السكري بشكل أفضل هو النموذج الذي يتم تحديد دقته كنسبة مئوية من خلال حساب دقة النموذج باستخدام كل طريقة. وفقًا للنتائج التجريبية، تتمتع دقة RF وSVM بدقة 100% و89% على التوالي ودقة 100% و91% على التوالي. أيضًا، تبلغ نسبة استدعاء (حساسية) الترددات اللاسلكية وSVM 100% و95% على التوالي.