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dc.contributor.authorMESBAHI, Salsabil-
dc.date.accessioned2024-10-17T18:14:48Z-
dc.date.available2024-10-17T18:14:48Z-
dc.date.issued2024-06-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/12118-
dc.description.abstractUn système de prédiction du diabète est un outil informatique conçu pour évaluer le risque qu'une personne développe le diabète en se basant sur plusieurs critères médicaux. Ces prédictions permettent aux professionnels de la santé d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives appropriées. Ce système repose sur des techniques d’apprentissage automatique, contribuant ainsi à améliorer la détection précoce du diabète et à réduire les complications liées à cette maladie chronique. Dans cette étude, nous avons utilisé les modèles d'apprentissage automatique Random Forest, DecisionTree, LogisticRegression, KNN et Gradient Boosting. Parmi ces modèles, Random Forest s'est révélé être le plus performant, avec une précision de 94 % et une exactitude de 87 %.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Echahid Chikh Larbi Tébessi -Tébessaen_US
dc.subjectApprentissage Automatique, Diabète, Prédiction.en_US
dc.titleUn Système pour la prédiction du Diabèteen_US
dc.typeThesisen_US
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