Explainable Machine Learning-Based Diabetes Prediction Using Clinical Features: A Comparative Evaluation of Ensemble and Boosting Algorithms A Comparative Study with Explainable Artificial Intelligence Analysis
تقيم هذه الدراسة وتقارن بين خمس خوارزميات للتعلم الآلي، بما في ذلك نماذج التجميع والتعزيز المحسنة، على مجموعة بيانات "بيما إنديانز" لمرض السكري للتنبؤ بمخاطر الإصابة بالسكري، حيث حددت نموذج "الغابة العشوائية" (Random Forest) المُحسَّن كأكثر النماذج دقة، واستخدمت تحليل "SHAP" لتأكيد أن الجلوكوز ومؤشر كتلة الجسم والعمر هي العوامل التنبؤية الرئيسية.