Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Machine Learning dengan Algoritma Logistic Regression

Diabetes menjadi salah satu penyakit yang mematikan di dunia, termasuk Indonesia. dapat menyebabkan komplikasi banyak bagian tubuh dan secara keseluruhan meningkatkan risiko kematian. Salah cara untuk mendeteksi diabetes adalah dengan memanfaatkan algoritma machine learning. Logistic regression merupakan model klasifikasi dalam learning digunakan analisis klinis. Pada makalah ini, dirancang prediksi menggunakan logistic pada Python IDE deteksi dini memberikan seseorang terindikasi atau tidak berdasarkan data awal diberikan. Eksperimen dilakukan dataset dari Pima Indians Database terdiri atas 768 pasien delapan variabel independen dependen. Exploratory analysis mendapatkan wawasan maksimal dimiliki bantuan statistik mempresentasikannya melalui teknik visual. Beberapa memuat lengkap. Nilai hilang digantikan nilai median setiap variabel. Penanganan terhadap seimbang synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) kelas minoritas sampel sintesis. Model dievaluasi confusion matrix memperlihatkan kinerja cukup baik akurasi sebesar 77%, presisi 75%, recall 77% F1-score 76%. Selain itu, ini juga grid search sebagai hyperparameter tuning regression. Kinerja dasar sesudah penerapan diuji dievaluasi. Hasil percobaan bahwa berbasis mampu 82%, 81%, 79%, 80%.