Öz: Uç Öğrenme Makinesi (UÖM), regresyon ve sınıflandırma problemleri için yeni bir alandır. Bu çalışmada diyabet teşhisi için Genetik Algoritma-Dalgacık Çekirdek Fonksiyonu-Uç Öğrenme Makinesi (GA-DFÇ-UÖM) yöntemi kullanılmıştır. GA, UÖM' nin gizli nöron sayısını (GNS) ve Dalgacık Çekirdek Fonksiyonu (DÇF)' nin q, t, j parametre değerlerini optimize etmek için kullanılır. Ayrıca DFÇ-UÖM' nin sınıflandırma performansını artırmak için Genetik Algoritma (GA) kullanılmaktadır. Diyabet Veri Seti (DVS) toplam 768 vaka içermektedir. Bu deneysel çalışmada kullanılan veri seti, UCI veri setinden alınan gerçek diyabet verilerinden oluşmaktadır. Veri seti, DFÇ-UÖM' nin eğitimi ve testi için kullanılır. Sağlıklı ve diyabetik hasta bilgilerinin özellik vektörü, DFÇ-UÖM sınıflandırıcısına girdi olarak sağlanır. Önerilen GA-DFÇ-UÖM yönteminin en başarılı sınıflandırma doğruluğu %98,3 olarak bulunmuştur. Bu başarıya dayalı olarak dalgacık çekirdek fonksiyonunun (DFÇ) q, t, j parametrelerinin değerleri 8, 9 ve 7 olarak bulunmuş ve GNS 140 olmuştur.