【文件属性】：
文件名称：CardioCoders：数据训练营小组项目
文件大小：985KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-04 01:10:58
JupyterNotebook
心脏编码器
数据训练营小组项目
项目章程
在美国，心血管疾病是主要的死亡原因。 为了识别哪些个体处于最高风险中，开发了一种机器学习应用程序以识别最佳的疾病预测因子，从而为医师提供指导。 此应用程序旨在解决以下问题：
心血管疾病最准确的预测指标是什么？
在美国哪些位置与领先预测变量的相对较高数量相关联？
概述图
通讯协议
我们整个小组每周至少要通过Zoom开会两次，以讨论即将发布的成果，并确保每个人都按计划进行。 我们将使用Slack在会议之间进行通信，并将根据需要安排临时的Zoom会议。 如果某人在其项目部分中需要其他帮助，这也将通过Slack或每周一次的会议传达。
数据源
数据来自Kaggle中的“心血管数据集”。 该数据集包含在医学检查期间收集的70,000条患者记录，并包含11个特征。
特征：
年龄（天）
身高（厘米）
重量（公斤）
性别（1男； 2女）
收缩压
舒张
【文件预览】：
CardioCoders-main
----cardio_DB_Mockup_output.jpg(206KB)
----cardio_training.csv(2.87MB)
----Initial_NN_Model.ipynb(7KB)
----README.md(3KB)
----cardio_mockup.sql(367B)
----resources()
--------ap_hi_discrepancy_data.PNG(50KB)
--------Overview.png(35KB)
--------ap_lo_discrepancy_data.png(45KB)
----.gitignore(788B)