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首页> Scientific reports> SMENN-hybrid: an efficient technique combining the synthetic minority oversampling technique with ensemble learning for diabetes prediction.

SMENN-hybrid: an efficient technique combining the synthetic minority oversampling technique with ensemble learning for diabetes prediction.

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第一作者： Essam H,Houssein
第一单位： Faculty of Computers and Information, Minia University, Minia, Egypt. essam.halim@mu.edu.eg.;Minia National University, Minia, Egypt. essam.halim@mu.edu.eg.
作者： Essam H,Houssein [1] ; Ibrahim A,Ibrahim [2] ; Amir,Mostafa [3] ; Abdullah M,Albarrak [2] ; Mina,Younan [3]
作者单位： Faculty of Computers and Information, Minia University, Minia, Egypt. essam.halim@mu.edu.eg.;Minia National University, Minia, Egypt. essam.halim@mu.edu.eg. [1] College of Computer and Information Sciences, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU), Riyadh, 13318, Saudi Arabia. [2] Faculty of Computers and Information, Minia University, Minia, Egypt. [3]
关键词 Deep learningDiabetes Mellitus (DM)Ensemble learningMachine learningSynthetic Minority Oversampling Technique combined with Edited Nearest Neighbors (SMOTE-ENN)
医学主题词 人类(Humans);糖尿病(Diabetes Mellitus);ROC曲线(ROC Curve);算法(Algorithms);曲线下面积(Area Under Curve)
DOI 10.1038/s41598-025-26583-z
PMID 41339377
发布时间 2025-12-07
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Scientific reports

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2025年15卷1期

43104页

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