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stroke-prediction-model
共11个文件
ipynb:3个
sh:1个
csv:1个
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2021-04-10
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======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 //
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stroke-prediction-model-master.zip (11个子文件)
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
共 11 条
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- 小米智能生活2023-07-29这个文件的数据分析方法严谨可靠,通过对大量实际数据的分析得出的预测模型,可信度较高。
- 郑瑜伊2023-07-29提供了实用的算法和方程,可以根据个人身体指标进行中风风险评估,对健康管理非常有帮助。
- 天使的梦魇2023-07-29通过阅读这个文件,我对自己的中风风险有了更清晰的认识,并且学到了一些简单的预防措施。
- 艾斯·歪2023-07-29这个文件提供了详细的中风预测模型,可以帮助人们更好地了解自身中风风险。
- 笨爪2023-07-29文件内容清晰,使用简单的方法解释了中风预测的原理,使人们能够轻松理解和应用。
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