Le projet "Prédiction des Coûts d'Assurance Médicale" a pour objectif de développer un modèle de machine learning permettant de prédire les coûts médicaux individuels pour les assurés. Cette initiative s'appuie sur l'analyse des antécédents médicaux, des caractéristiques personnelles et d'autres facteurs pour estimer les dépenses médicales futures. Le modèle aidera les compagnies d'assurance, les prestataires de soins de santé et les assurés à mieux comprendre et gérer les coûts médicaux.
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques Python nécessaires en utilisant la commande suivante :
pip install pandas scikit-learn jupyterLe projet est organisé de la manière suivante :
diabetes_detection_project/
├── medical_insurance_prediction.ipynb
├── insurance.csv
└── README.md
medical_insurance_prediction.ipynb: Le notebook Jupyter principal contenant le code pour la préparation des données, l'entraînement du modèle lineaire, et l'évaluation de la performance du modèle.insurance.csv: Le jeu de données au format CSV.README.md(ce fichier) : La documentation du projet.
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Clonez ce dépôt sur votre ordinateur :
git clone https://github.com/noungajo/medical_insurance_cost_prediction.git cd medical_insurance_cost_prediction -
Exécutez le notebook Jupyter
medical_insurance_prediction.ipynbpour travailler sur le projet. Vous pouvez utiliser Jupyter Notebook ou JupyterLab pour cela. -
Suivez les étapes dans le notebook pour charger les données, préparer les caractéristiques, entraîner le modèle lineaire, et évaluer ses performances.
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Une fois le modèle formé, vous pouvez l'utiliser pour prédire le cout d'assurance d'une personne en fonction des caracteristiques fournies.
Les contributions à ce projet sont les bienvenues. Si vous souhaitez contribuer, veuillez ouvrir une "issue" pour discuter de votre proposition ou soumettre une "pull request" pour ajouter des fonctionnalités ou résoudre des problèmes.
Ce projet est sous licence MIT. Vous êtes libre de l'utiliser et de le modifier comme bon vous semble.