heart-disease-risk

Репозиторий

https://github.com/PavelEfarinov/a-ai-heart-disease-risk

Цель

Автоматизация определения вероятности возникновения сердечно-сосудистого заболевания

Задачи:

1. Разработка архитектуры системы.
2. Подготовка исходных данных.
3. Анализ существующих подходов. Выбор метрик валидации и обучения моделей.
4. Обучение и оценка моделей на исходном датасете.
5. Выбор оптимальной модели.
6. Размещение и обновление модели.

Данные

https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/exploring-risk-factors-for-cardiovascular-diseas

Целесообразность использования датасета:

В ходе анализа датасета были обнаружены выбросы

• Есть несколько человек с аномально большим и малым ростом
• Есть несколько человек с отрицательным показателем артериального давления

После удаления выбросов из 70к осталось 68960 строк

По матрице корреляции видно, что таргетная колонка имеет слабую корреляцию с показателями артериального давления и холестерина

Преобразование данных по TSNE не показало наличие кластеров