糖尿病检测 使用Streamlit的糖尿病检测机器学习Web应用程序

糖尿病发作检测 machinelearning{han2021cs, title={Diabetes Onset Detection using Keras Model}, author={Nguyen, Han}, year={2021}, associate={Personal Project} } 简要描述;简介 该项目是一个基于机器学习的应用程序，通过Keras模型和寻找最佳超参数的训练方法（使用网格搜索和scikit-learn并优化神经元数量）来预测个人是否患有糖尿病

糖尿病检测 这是我进行的机器学习项目，旨在比较两个最常用的机械学习模型。 1，反向传播神经网络2.模糊逻辑。 我在反向传播神经网络中获得了92.4％的准确度，在模糊逻辑中获得了96.3％的准确度。 工作功能。 我已经在pima糖尿病数据集上训练了该模型，在该数据集中，我获得了各种人类健康指标的输入，例如，妊娠率，血压，葡萄糖等。模型将在此基础上进行训练。 PC要求。 未标明。