Прогнозування розвитку цукрового діабету за допомогою штучного інтелекту

Abstract

Обʼєктом роботи є датасет Pima Indians Diabetes, який містить медичні дані жінок племені Піма. Метою роботи є розробка та валідація прогностичної моделі за допомогою алгоритму k-найближчих сусідів (k-NN) для визначення ризику розвитку цукрового діабету 2 типу. Робота почалась з детального аналізу та візуалізації даних для ідентифікації проблемних областей, таких як пропущені значення та асиметрія розподілів. Застосовані методи введення включали заповнення пропущених значень за допомогою медіани або середнього, в залежності від характеру розподілу змінної. Масштабування даних було здійснено для забезпечення однакового впливу всіх ознак на процес навчання моделі. Результатом роботи стала навчена модель k-NN з оптимально налаштованим значенням параметра k, що демонструє високу точність і здатність ефективно класифікувати ризик розвитку діабету на основі аналізованих даних.