Сравнительный обзор методов машинного обучения для анализа больших данных

Современная медицина активно внедряет методы машинного обучения для анализа медицинских данных и повышения точности диагностики. Применение таких методов в классификации диабета позволяет автоматизировать процесс выявления заболевания, улучшая результаты и снижая вероятность пропуска случаев заболевания. В данной статье проведён сравнительный анализ пяти популярных алгоритмов машинного обучения: линейной регрессии, логистической регрессии, дерева решений, случайного леса и градиентного бустинга. Исследование показало, что градиентный бустинг демонстрирует наилучший баланс между точностью и полнотой, минимизируя количество ошибок классификации. Применение машинного обучения в медицинской диагностике способствует раннему выявлению диабета и улучшению качества лечения, позволяя медицинским специалистам принимать более обоснованные решения.