文件名称：Heart_Faliure_PredictionModel
文件大小：36KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 09:24:12
JupyterNotebook
Heart_Faliure_PredictionModel 心血管疾病是每年成为主要死亡原因的疾病的一部分。 约有1790万人死于CVD，每年死亡的巨魔达31％。 据估计，高达90％的CVD是可以预防的。 该ML模型的目的是根据可能的患者可用数据预测死亡的可能性。 了解灭亡的可能性模式很重要。 数据集 概述 心力衰竭预测数据集是从Kaggle下载的。 但是，该数据集最初是在2015年4月至12月期间从费萨拉巴德心脏病研究所和费萨拉巴德联合医院（巴基斯坦旁遮普邦）收集的。 人群中的CVD是由多种因素引起的。 在CVD中，心力衰竭是常见事件，该数据集包含12个功能，可用于预测心力衰竭的死亡率。 任务 患有心血管疾病或心血管疾病风险高的人（由于存在一种或多种危险因素，例如高血压，糖尿病，高脂血症或已经建立的疾病）需要早期检测和管理，这在机器学习模型中可能会有很大帮助。 数据集包含基于以下属
【文件预览】：
Heart_Faliure_PredictionModel-main
----starter_file()
--------heart_failure_clinical_records_dataset.csv(12KB)
--------swagger.sh(437B)
--------endpoint.py(2KB)
--------swagger.json(3KB)
--------hyperparameter_tuning.ipynb(10KB)
--------automl.ipynb(145KB)
--------serve.py(1KB)
--------Score.py(2KB)
----README.md(2KB)