Comparación de diferentes métodos para determinar la diabetes

En este estudio, el conjunto de datos de diabetes de los indios Pima fue categorizado con 8 clasificadores diferentes. Los datos fueron tomados del sitio web del Repositorio de Aprendizaje Automático de la Universidad de California en Irvine. Como clasificadores, se utilizaron 6 redes neuronales diferentes: red neuronal probabilística (PNN), cuantificación de vectores de aprendizaje, redes de avance directo, redes de cadena hacia adelante, redes de retraso de tiempo distribuido (DTDN) y redes de retraso de tiempo, el sistema inmune artificial y el algoritmo de Gini de árboles de decisión. Se estudiaron los ratios de rendimiento de los clasificadores por separado como precisión, sensibilidad y especificidad, y se presentan las tasas de éxito de todos los clasificadores. Entre estos 8 clasificadores, los mejores valores de precisión y especificidad se lograron con el DTDN y el mejor valor de sensibilidad se logró con el PNN.