文件名称：stroke-prediction-model
文件大小：4.36MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-29 19:45:46
JupyterNotebook
======中风预测模型====== 数据集来源：来自Kaggle的。 该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。 使用机器学习和数据可视化目的的过滤方法来获取原始火车数据的子集。 关于数据：例如，数据中的每一行都提供有关某个人的相关信息；例如， 年龄，性别，吸烟状况，中风的发生以及其他信息除吸烟状况未知外，该信息不可用。 其他输入字段中的N / A表示不适用。 该项目的目标是创建一个具有100％F1分数且AUC = 1的模型，因此该模型完全能够区分阳性类别（有中风）和阴性类别（无中风）。 如果要查看此项目的更多详细信息和最终部署，请单击下面的链接： 应用链接= 让我们连接 LinkedIn = https //
【文件预览】：
stroke-prediction-model-master
----Stroke_Prediction_Detail.ipynb(2.71MB)
----stroke_image.jfif(7KB)
----Procfile(50B)
----Readme.md(1KB)
----heroku_deploy.py(5KB)
----stroke_predictor.pkl(12.34MB)
----requirements.txt(231B)
----healthcare-dataset-stroke-data.csv(310KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------notebook-checkpoint.ipynb(87KB)
--------Untitled-checkpoint.ipynb(72B)
----setup.sh(133B)