Classification du diabète avec l’algorithme KNN

Abstract

Le diabète est l'un des principaux problèmes de santé mondiaux. Selon le rapport de l'OMS 2011, environ 346 millions de personnes dans le monde souffrent de diabète sucré. Le diabète sucré est une maladie métabolique dans laquelle une mauvaise gestion de la glycémie entraîne le risque de nombreuses maladies comme la crise cardiaque, la maladie rénale et l'insuffisance rénale. Dans ce mémoire, nous diagnostiquons le diabète sucré à l'aide de l'algorithme du voisin le plus proche, dans lequel plusieurs paramètres ont été testés tels que le nombre de voisin (k) ainsi que les mesures de distances ou de similarités. Dans l’autre côté, une étude comparative est accompagnée de différents algorithmes de classification d’apprentissage supervisé sur les données de ‘Pima indian diabetes database. Les résultats de performances ont montré clairement l’avance de l’algorithme KNN contre tous les autres algorithmes choisis dans cette étude. Abstract Diabetes is one of the world's major health problems. According to the WHO 2011 report, around 346 million people worldwide have diabetes mellitus. Diabetes mellitus is a metabolic disease in which poor blood sugar management puts you at risk for many diseases like heart attack, kidney disease, and kidney failure. In this Master dissertation, we diagnose diabetes mellitus using the nearest neighbour algorithm, in which several parameters were tested such as neighbour number (k) as well as distance or similarity measurements. On the other hand, a comparative study is accompanied by different supervised learning classification algorithms on data from the ‘Pima indian diabetes’ database. The performance results obviously showed the advance of the KNN algorithm against all other algorithms chosen in this study. ملخص مرض السكري هو أحد المشاكل الصحية العالمية الكبرى. حسب تقرير منظمة الصحة العالمية لعام 2011 ، يعاني حوالي 346 مليون شخص في جميع أنحاء العالم من مرض السكري. داء ا لسكري هو عبارة عن اضطراب في هرمون الأنسولين الذي ينتجه البنكرياس لمساعدة الجسم في استخدام السكر والدهون وتخزين بعضها مما يؤدي الى الإصابة بالعديد من الأمراض مثل النوبات القلبية وأمراض الكلى والفشل الكلوي .يمكن أن تكون تقنيات التعلم الآلي (MLTs) حلا للتشخيص المبكر والتنبؤ بمرض السكري. يعد التعلم الآلي (machine Learning) جانبًا من جوانب الذكاء الاصطناعي بحيث يتم استخدامه للتنبؤ بالمرض في المراحل المبكرة. في هذه المذكرة سوف نقوم بتشخيص داء السكري باستخدام خوارزمية أقرب الجيران KNN ، حيث تم اختبار العديد من المتغيرات مثل عدد الجار (k) وقياس المسافات. و في Résumé الجانب الآخر ، ستكون الدراسة للمقارنة بين خوارزميات التصنيف ) Random Forest,KNN ، Support Vector Machine ، Naïves Bayes ) على قاعدة بيانات Pima indian diabète ، واستنتاج افضل خوارزمية الي تفي بهذا الغرض اين أظهرت نتائج الدراسة بوضوح ان خوارزمية KNN هي الاحسن مقابل جميع الخوارزميات الأخرى المختارة في هذه الدراسة