数据仪表板 使用Python，Flask，Bootstrap，JavaScript，HTML / CSS和C3.JS作为图表库的数据可视化Web应用程序。 要求 Python 堆 python微框架 用于响应式CSS布局 一个基于的javascript图表库 入门 克隆仓库并安装依赖项： 打开目录，创建并激活虚拟环境： $ cd DataD $ virtualenv venv $ source venv/bin/activate 运行应用程序： $ python app.py 将浏览器指向 正在从位于以下位置的csv中读取数据： /static/assets/data javascript c3.js代码位于： /static/assets/js/c3.js

心力衰竭预测 机器学习Streamlit Web应用程序可预测由心力衰竭引起的死亡率 数据集来源 数据集来自Kaggle。 作者是Davide Chicco和Giuseppe Jurman：机器学习可以仅凭血清肌酐和射血分数来预测心力衰竭患者的生存。 BMC Medical信息学与决策制定20，16（2020）。 网络应用功能 侧边栏目录 探索数据 关于心力衰竭的信息。 使用选定的熊猫功能进行数据集探索。 用于特定列比较的多选框功能。 具有可自定义的轴和图类型的可视化区域。 预测死亡率 侧栏上的用户输入功能（复选框，单选按钮，滑块和数字输入）。 数据框基于用户输入。 结论按钮可预测死亡率。 引文数据集来源 机器学习模型随机森林分类器 预测值 年龄 贫血-红细胞或血红蛋白减少（布尔型） creatinine_phosphokinase-血液中CPK酶的水平（mcg / L）

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