La prédiction du diab`ete en utilisant les algorithmes de machine learning

Abstract

Au cour de ce m´emoire, nous avons con¸cu et d´evelopp´e une application web pour la pr´ediction pr´ecoce du diab`ete de type 2, afin de r´eduire le risque des complications de cette maladie sur la sant´e du patient.Pour atteindre cet objectif, nous avons utilis´e des algorithmes d’apprentissage automatique supervis´e (K nearest neighbors, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machine, Na¨ıves Bayes) et le data set extrait du l’hˆopital Frankfurt (Allemagne). Les performances des classifieurs ont ´et´e compar´ees en fonction du taux de pr´ecision et la sensibilit´e de mod`ele. Les plus hauts taux de classification obtenus par l’application de Random Forest et l’arbre de d´ecision sont respectivement 91% et 87%, en appliquant les deux m´ethode d’´evaluation train/test et validation crois´e (10-folds).