El aprendizaje automático tiene un impacto significativo en diferentes aspectos de la ciencia y la tecnología, incluyendo la investigación médica y las ciencias de la vida. La diabetes mellitus, más comúnmente conocida como diabetes, es una enfermedad crónica que implica niveles anormalmente altos de glucosa en las células sanguíneas y el uso de insulina en el cuerpo humano. Este artículo se ha centrado en analizar a los pacientes diabéticos así como en la detección de la diabetes utilizando diferentes técnicas de aprendizaje automático para construir un modelo con algunas dependencias basado en el conjunto de datos PIMA. El modelo ha sido probado en una porción no vista de PIMA y también en el conjunto de datos recopilado del Hospital General de Kurmitola, Dhaka, Bangladesh. La investigación se lleva a cabo para demostrar el rendimiento de varios clasificadores entrenados en el conjunto de datos de diabetes de un país en particular y probados en pacientes de un país diferente. Hemos evaluado el árbol de decisión, el vecino más cercano, el bosque aleatorio y Naïve Bayes en esta investigación y los resultados muestran que tanto el bosque aleatorio como el clasificador Naïve Bayes tuvieron un buen rendimiento en ambos conjuntos de datos.