Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода!

Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода! А если более точно, это веб-приложение на Streamlit для обнаружения диабета по таким параметрам как давление, возраст, уровень глюкозы. Наличие диабета определяется с точностью 80%. Для улучшения точности диагноза используется такой метод машинного обучения, как метод “Случайный лес” (Random forest).

🔥 Telegram канал о нейросетях с к кучей фишек и кодом из видео: https://t.me/ai_machinelearning_big_data 📌 Python – https://t.me/pythonl 📌

Папка отборных каналов для Python разработчиков –https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi

В этом ролике освещены такие темы: – работа с таблицами в Pandas – подготовка датасета для обучения модели на его основе – работа с интерактивными элементами Streamlit – базовые возможности Streamlit (вывод текста, отображение таблиц) – обучение модели при помощи Random Forest код и з видео – https://github.com/Develp10/pandaspyt…

Новое видео на канале посвящено разработке проекта по машинному обучению – веб-приложению Streamlit для диагностики диабета.

В этом видео я буду показывать все шаги, необходимые для создания этого приложения, начиная от сбора и подготовки данных, до создания модели машинного обучения и развертывания приложения на веб-сервере.

Машинное обучение является одной из самых востребованных областей в современном мире, и его применение в медицинской диагностике может значительно улучшить точность и скорость определения различных заболеваний, включая диабет. В этом проекте я буду использовать датасет с медицинскими данными пациентов, а затем обучу модель, которая будет предсказывать вероятность наличия диабета у пациента. Для создания веб-приложения я воспользуюсь библиотекой Streamlit, которая позволяет легко и быстро создавать интерактивные приложения на языке Python. В приложении пользователь сможет ввести свои медицинские данные, такие как возраст, уровень глюкозы в крови, артериальное давление, и другие, и получить предсказание о наличии диабета.

Вы познакомитесь с каждым этапом разработки приложения: от создания и обработки датасета, до создания и обучения модели машинного обучения, а также развертывания приложения на веб-сервере. Мы рассмотрим различные аспекты, такие как обработка пропущенных данных, нормализация признаков, выбор подходящего классификатора и оценка качества модели. Не упустите возможность познакомиться с разработкой веб-приложения, основанного на машинном обучении, которое может помочь в диагностике диабета. Подпишитесь на мой канал и ставьте лайки, чтобы не пропустить новые видео по машинному обучению и разработке веб-приложений.