Публикации по теме 'heart-disease'


Изучение алгоритма логистической регрессии с набором данных о сердечных заболеваниях в Python
Логистическая регрессия — популярный алгоритм классификации, используемый в машинном обучении. В этом руководстве мы рассмотрим, как реализовать алгоритм логистической регрессии с использованием библиотеки Python scikit-learn. Мы будем использовать набор данных Heart Disease в качестве примера и рассмотрим необходимые шаги, включая импорт и предварительную обработку данных, обучение…
Машинное обучение на наборе данных о сердечных заболеваниях
«Здоровье - это состояние полного физического, социального и психического благополучия, а не просто отсутствие болезней или недугов. Таким образом, здоровье - это уровень функциональной эффективности живых существ и общее состояние ума, тела и духа человека, что означает отсутствие болезней, травм и боли. Это ресурс повседневной жизни и позитивная концепция, подчеркивающая физические возможности ». Крепкое здоровье - лучшее богатство !!! В этой статье на Medium мы узнаем о..
Прогнозирование болезней сердца - Часть 1
В настоящее время мы боремся с глобальной ситуацией с Covid19, но мы не можем забыть о сердечных заболеваниях , которые, по мнению многих организаций, являются крупнейшей причиной смертности во всем мире . Существует много типов сердечных заболеваний, но в этом тематическом исследовании я остановлюсь на « ишемической болезни сердца ». Они возникают, когда кровоснабжение вашего сердца блокируется или прерывается жирными веществами в коронарных артериях. Наиболее частыми..
Достижения в технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта для диагностики и лечения сердечных заболеваний
Сердечно-сосудистые заболевания являются ведущей причиной смерти и инвалидности во всем мире. Существуют различные типы сердечных заболеваний, но одним из наиболее серьезных и распространенных является сердечная недостаточность, которая возникает, когда сердце не может перекачивать достаточное количество крови для удовлетворения потребностей организма. Хотя сердечную недостаточность нельзя вылечить во всех случаях, ранняя диагностика и правильное лечение могут улучшить симптомы и продлить..
Прогнозирование смертности от болезней сердца
Построение модели машинного обучения, которая может определять состояния высокого риска в 2019 году. По данным Центра по контролю за заболеваниями , около 610 000 человек умирают от болезней сердца в Соединенных Штатах каждый год - это 1 из каждых 4 смертей . Маловероятно, что кто-то, читающий это, не был затронут каким-либо образом этой болезнью. Я сам потерял члена семьи из-за болезни всего в 57 лет в начале этого года. Причины хорошо задокументированы и изучены, но она остается..
Моя первая встреча с Data Science!
«Без данных вы просто еще один человек, у которого есть мнение!» По правде говоря, Данные - очень важный ресурс в этом мире. Более того, этот мир каждый день создает порции и порции данных! Наука о данных, выражаясь словами непрофессионала, предназначена для использования этих данных. Он предназначен для сбора, очистки, управления, исследования данных и творчества с ними. Наука о данных - это область исследования, которая сочетает в себе опыт в предметной области, навыки..
Прогнозирование выживаемости при сердечной недостаточности с помощью моделей машинного обучения - Часть I
Наука о данных , Машинное обучение Прогнозирование выживаемости при сердечной недостаточности с помощью моделей машинного обучения - Часть I Пошаговое описание анализа данных о выживаемости на питоническом языке с объяснением на уровне предметной области. Предисловие Сердечно-сосудистые заболевания - это заболевания сердца и кровеносных сосудов, обычно включающие сердечные приступы, инсульты и сердечную недостаточность [1]. По данным Всемирной организации здравоохранения..