Penerapan algoritma Gradient Boosting dalam klasifikasi penyakit diabetes tipe 2 telah menunjukkan hasil yang signifikan dalam meningkatkan akurasi diagnosis. Penelitian inimengkajiberbagai studi yang menggunakan Gradient Boosting untuk memprediksi diabetes tipe 2 dengan memanfaatkan dataset medis. Hasil menunjukkan bahwa algoritma ini mampu mencapai akurasi hingga 82%, lebih baik dibandingkan dengan metode lain seperti Random Forest dan Naïve Bayes. Dengan mengidentifikasi fitur-fitur penting yang berkontribusi terhadap perkembangan diabetes, Gradient Boosting tidak hanya meningkatkan akurasi tetapi juga memberikan wawasan berharga untuk pencegahan dan pengelolaan penyakit ini. Hasil penelitian ini mendemonstrasikan potensi machine learning dalam diagnosis dini diabetes, yang penting untuk pengelolaan kesehatan masyarakat.
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2024