Infarto do miocárdio ou como é conhecido popularmente ataque cardíaco, trata-se de uma doença cardíaca e umas das principais causas de mortes em todo o mundo. Sendo uma doença capaz de causar a morte das células de uma região do músculo do coração por conta da formação de um coágulo que interrompe o fluxo sanguíneo de forma súbita e intensa. É difícil para os médicos preverem quando o paciente terá um ataque cardíaco, pois se trata de uma tarefa complexa que requer muita experiência e conhecimento dentro da área médica. O setor de saúde hoje contém informações ocultas que podem ou poderiam ser importantes durante a tomada de decisões. E a utilização de algoritmos de classificação podem realizar a pesquisa para prever ataques cardíacos. Estes algoritmos ajudariam o setor da saúde à prever padrões entre os pacientes de como está doença se comporta e identificar possiveis chances de um infarto vir a ocorrer.
Projeto apresentado ao Curso de Especialização Lato sensu de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina da Universidade Nove de Julho.
Dataset escolhido foi coletado no site kaggle sendo seu proprietário RASHIK RAHMAN.
Nome e link do Dataset Heart Attack Analysis & Prediction Dataset
- Metodologia Crisp-DM
- Business understanding - Entendimento do negócio
- Data understanding - Entendimento dos dados
- Data Preparation - Preparação dos Dados
- Modeling - Modelagem
- Evaluation - Avaliação do Modelo
- Deployment - Implementação
- Preparação dos Dados
- Visualização de dados
- Analise Exploratória de Dados (EDA)
- Pré-processamento de dados
- Modelagem
- Regressão logística
- Support Vector Machine
- K-Nearest Neighbor (KNN)
- Random Forest
- Heart Attack Analysis & Prediction
- Precisa ter o dataset Heart Attack Analysis & Prediction Dataset
- Para utilizar o Notebook
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No tópico Notebook tem o botão do colab
, clique no botão para abrir o notebook.
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Bibliotecas e pacotes já estão no colab.
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Como utilizar o google colab?
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