Dalam Repository ini kelompok kami yakni DATUM melakukan implementasi model beberapa model mcahine learning untuk prediksi penyakit diabetes. Model machine learning dan deployment nya dapat diakses di :
- Diabetes lebih menonjol pada wanita dengan lebih banyak kehamilan.
- Konsentrasi glukosa plasma yang lebih tinggi terlihat pada wanita dengan diabetes.
- Tingkat insulin yang lebih tinggi ditemukan pada wanita yang menderita diabetes.
- Wanita dengan diabetes memiliki BMI lebih tinggi.
- Wanita penderita diabetes memiliki nilai fungsi diabetes keturunan yang lebih tinggi yang menunjukkan kaitan dengan riwayat keluarga.
- Usia memiliki peran penting, diabetes lebih menonjol pada wanita usia paruh baya hingga lanjut usia.
- Ketebalan kulit tidak berperan penting dalam kemungkinan diabetes.
- Imputation dilakukan menggunakan mean untuk data yang terdistribusi hampir normal (data glucose, blood pressure) dan median untuk data yang skewed (data skin thickness, bmi, insulin).
- SMOTE dilakukan untuk meningkatkan jumlah sampel minoritas pada pelatihan.
- StandardScaler untuk memastikan setiap fitur berkontribusi secara seimbang dalam pembelajaran model dan menghindari bias yang disebabkan oleh perbedaan skala.
| Model Machine Learning | Split Data | Train Accuracy | Test Accuracy | Precision | Recall | F-1 Score |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Logistic Regression | 80 : 20 | 78.2% | 75.3% | 75% | 77% | 75% |
| XGBoost | 80 : 20 | 90.9% | 85.1% | 84% | 85% | 84% |
| Support Vector Classifier | 80 : 20 | 83.4% | 79.9% | 79% | 81% | 79% |
| KNeighbours Classifier | 80 : 20 | 82.5% | 74.0% | 74% | 76% | 73% |
| Decision Tree Classifier | 80 : 20 | 86.2% | 85.1% | 84% | 86% | 84% |
| Stacking (Random Forest, Adaboost, Logistic Regression | 80 : 20 | 89.2% | 88.3% | 87% | 88% | 87% |
| Logistic Regression | 70 : 30 | 81.2% | 76.6% | 75% | 78% | 76% |
| XGBoost | 70 : 30 | 91.1% | 87.9% | 86% | 87% | 83% |
| Support Vector Classifier | 70 : 30 | 86.8% | 78.4% | 76% | 78% | 77% |
| KNeighbours Classifier | 70 : 30 | 83.5% | 75.8% | 74% | 76% | 75% |
| Decision Tree Classifier | 70 : 30 | 88.8% | 83.1% | 81% | 82% | 82% |
| Stacking (Random Forest, Adaboost, Logistic Regression | 70 : 30 | 90.7% | 83.1% | 81% | 83% | 82% |
| Logistic Regression | 60 : 40 | 80.3% | 79.5% | 78% | 81% | 78% |
| XGBoost | 60 : 40 | 90.1% | 89.3% | 88% | 88% | 88% |
| Support Vector Classifier | 60 : 40 | 85.7% | 82.1% | 80% | 83% | 81% |
| KNeighbours Classifier | 60 : 40 | 82.7% | 76.0% | 74% | 77% | 75% |
| Decision Tree Classifier | 60 : 40 | 86.7% | 85.4% | 83% | 85% | 84% |
| Stacking (Random Forest, Adaboost, Logistic Regression | 60 : 40 | 88.8% | 87.0% | 85% | 87% | 86% |
- Glukosa, Usia, dan BMI adalah faktor-faktor paling penting dalam mengidentifikasi orang yang berisiko terkena diabetes. Nilai variabel-variabel lainnya tidak signifikan.
- Didapatkan profil untuk wanita sebagai berikut:
- Wanita dengan Risiko Rendah: Kadar Glukosa <= 127, Usia <= 28.
- Wanita dengan Risiko Tinggi: Kadar Glukosa > 100, Usia > 28, atau BMI > 28.5.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent