Публикации по теме 'heart-disease'


Как предсказать риск ишемической болезни сердца с помощью логистической регрессии?
Болезни сердца являются основной причиной смерти во всем мире , на них приходится одна треть смертей в 2019 году. Число случаев сердечных заболеваний за этот период почти удвоилось: с 271 миллиона в 1990 году до >523 млн в 2019 году , а число смертей от сердечно-сосудистых заболеваний выросло с 12,1 млн до 18,6 млн. Ишемическая болезнь сердца (ИБС) включает снижение притока крови к сердечной мышце из-за образования бляшек в артериях сердца. Одной из самых сложных задач..
Наука о данных для сердца
Анализ данных о сердечно-сосудистых заболеваниях и прогнозное моделирование Введение Цель этого исследования данных и прогностического анализа — лучше понять, какие факторы здоровья влияют на риск сердечно-сосудистых заболеваний у пациента. Для этого будет сделано введение в данные вместе с графическим анализом факторов здоровья в наборе данных. Будет представлен процесс прогнозного моделирования, дающий основу для оценки прогнозной модели логистической регрессии. Эта оценка..
Электричество сердца против. Сантехнические линии: как машинное обучение может помочь предсказать отказ
Когда мы слышим о ком-то, у кого была остановка сердца, и когда мы задаемся вопросом: У него/нее была очень контролируемая диета Он / она не был толстым или что-то в этом роде У него не было сахарного диабета, АД; не курить Ей было всего за 30 Он / она раньше регулярно тренировался… … и у него/нее все еще была остановка сердца. Как это произошло? Проблема с электрикой отличается от проблемы с сантехникой. Сердце нуждается в электрических сигналах от мозга, чтобы продолжать..
ПРОГНОЗ ЗАБОЛЕВАНИЯ СЕРДЦА
АННОТАЦИЯ: Я создаю проект анализа данных по прогнозированию сердечных заболеваний. В проекте используются необработанные данные в виде файла .csv, которые преобразуются в анализ данных. Этот проект представляет собой попытку анализа данных для прогнозирования сердечных заболеваний с помощью науки о данных и анализа данных в коде Python. Болезни сердца - одна из основных причин заболеваемости и смертности населения мира. Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний считается одной..
Прогнозирование заболеваний сердца с помощью регрессионного анализа.
Согласно отчету Центров по контролю и профилактике заболеваний, сердечные заболевания являются главной причиной смерти как мужчин, так и женщин в Соединенных Штатах и ​​во всем мире. Существует несколько методов интеллектуального анализа данных, которые могут быть использованы исследователями / статистиками, чтобы помочь специалистам в области здравоохранения определять сердечные заболевания и их потенциальные причины. Некоторыми из значительных факторов риска, связанных с сердечными..
Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний с помощью Auto Ml (pycaret)
Полный код и набор данных вы можете найти здесь . 1. Введение Это немного отличается от обычных работ Kaggle, которые вы увидите, где большинство из них строят модель с использованием необработанного метода или, можно сказать, традиционного метода. Основная проблема этого метода заключается в том, что большое количество времени тратится на обработку данных, выбор функций, выбор модели, настройку гиперпараметров и т. д. Но в настоящее время существует множество Auto Ml, которые..
Использование науки о данных для решения медицинских проблем
Использование данных для лучшего понимания тем в медицинской науке не ново. Одним из первых применений анализа данных в медицинской науке были попытки в начале девятнадцатого века понять холеру. В то время причины вспышек холеры не были поняты, поэтому болезнь была распространена в городах Европы и Северной Америки. Между 1832 и 1866 годами было три крупных волны холеры, которые распространились по миру через торговые связи. Во Франции были созданы тепловые карты Парижа, чтобы показать,..