Это учебный проект, созданный в рамках курса Яндекс Практикум Специалист по Data Science Plus.
Цель проекта:
- предсказание вероятности риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы.
Задачи:
- обучение моделей классификации
- создание пользовательского приложения для предсказание вероятности риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы.
Метрика, используемая в проекте ROC AUC score.
Признаки:
- id — индекс пациента
- age — возраст пациента, дни
- gender — пол пациента: мужской/женский
- height — рост пациента, см
- weight — вес пациента, кг
- ap_hi — систолическое давление
- ap_lo — диастолическое давление
- cholesterol — уровень холестерина
- gluc — уровень глюкозы
- smoke — курит/не курит
- alco — употребляет алкоголь/ не употребляет алкоголь
- active — физическая активность
Целевой признак
- сardio — риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний
Файлы в репозитории:
- heart_diseases_app.py – приложение для платформы streamlit.io
- heart_diseases_train.ipynb – файл с исследовательскими моделями
- README.md - описание проекта
- model.pkl - сохраненная модель
- scaler.pkl - сохраненный scaler для обработки тестовых данных
- requiremnts.txt - требуемые версии
Ссылка на пользовательское приложение: https://olgashipkova-heart-diseases-predictio-heart-diseases-app-jw3pyr.streamlit.app/