Использование алгоритмов машинного обучения для обработки медицинских данных

Аннотация

В статье рассматривается сравнительный анализ алгоритмов Machine learning для набора данных: cardio_train.csv от kaggle.com. (ссылка: https://www.kaggle.com/sulianova/cardiovascular-disease-dataset). Более того, с помощью алгоритмов machine learning будут обнаружены алгоритмы наилучшей точности для cardio_train.csv. Рассматривается процедура, разработанная на языке программирования Python 3.0, которая представляет собой confusion matrix и отчет о классификации, позволяет увидеть оценку точности, отзыв, оценку f1 и поддержку. Кроме того, в этой статье вы можете увидеть следующие модели классификации: алгоритм KNN, логистическая регрессия, дерево решений, Random Forest, наивный байесовский метод и SVM. В результате будет определена высочайшая точность обработки медицинских данных.