Определение диабета при помощи машинного обучения на python 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: 📌 Python - 📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков - код и з видео - Веб_приложение_Streamlit_для_диагностики_диабета.py 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 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. Chatgpt, Bard , Claude, Theb - используй API лучших нейросетей бесплатно и без ВПН на Python. NLP практика. Определяем тональность текста при помощи NLTK и DL Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне. Обучаем нейросеть распознавать объекты на фото. TensorFlow Streamlit -