/Tecnicas_ML_Predicao_Doencas_Cardiovasculares

Código TCC

Primary LanguageJupyter Notebook

Técnicas de Aprendizado de Máquina para Predição de Doenças Cardiovasculares

Este repositório inclui o código e os dados relacionados ao Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) sobre previsão de doenças cardiovasculares usando aprendizado de máquina.

Notebooks

  • TCC.ipynb: Jupyter Notebook principal contendo todo o código para pré-processamento de dados, treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Dados

  • Conjunto de dados: O conjunto de dados utilizado neste projeto pode ser encontrado no Kaggle.

Requisitos

  • Python 3.x
  • Bibliotecas Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

Palavras-chave

Doença Cardiovascular, Aprendizado de Máquina, Pré-processamento de Dados, Treinamento de Modelo, Avaliação de Modelo, Jupyter Notebook, Python, Conjunto de Dados do Kaggle.

Machine Learning Techniques for Cardiovascular Disease Prediction

This repository contains code and data related to the Thesis on cardiovascular disease prediction using machine learning.

Notebooks

  • TCC.ipynb: Main Jupyter Notebook containing all the code for data preprocessing, model training, and evaluation of machine learning models.

Data

  • Dataset: The dataset used in this project can be found on Kaggle.

Requirements

  • Python 3.x
  • Python libraries: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

Keywords

Cardiovascular Disease, Machine Learning, Data Preprocessing, Model Training, Model Evaluation, Jupyter Notebook, Python, Kaggle Dataset.