Modelo para previsão de insuficiência cardíaca com mais de 0.91 de acurácia.
As doenças cardiovasculares (DCVs) são a causa número 1 de morte no mundo, levando cerca de 17,9 milhões de vidas a cada ano, o que representa 31% de todas as mortes em todo o mundo. Quatro em cada 5 mortes por DCV são devidas a ataques cardíacos e derrames, e um terço dessas mortes ocorre prematuramente em pessoas com menos de 70 anos de idade. A insuficiência cardíaca é um evento comum causado por DCVs e este conjunto de dados contém 11 recursos que podem ser usados para prever uma possível doença cardíaca.
Pessoas com doenças cardiovasculares ou com alto risco cardiovascular (devido à presença de um ou mais fatores de risco, como hipertensão, diabetes, hiperlipidemia ou doença já estabelecida) precisam de detecção e gerenciamento precoces, em que um modelo de aprendizado de máquina pode ser de grande ajuda.
Abaixo temos o gráfico comparando o modelo em teste e o modelo em treino. Seu melhor desempenho registrado foi de acurácia = 0.9130434783 com o melhor subgrupo (detalhes sobre os subgrupos no arquivo algorithm.ipynb)
Para mais detalhes técnicos, leia o arquivo algorithm.ipynb.