ML-MT-WebApp 这是我的本科学位课程的主要项目之一。 在这里，我开发了一种疾病预测网络应用程序，该应用程序使用机器学习的概念来预测各种疾病，例如疟疾，肺炎，糖尿病等。 下面是使用的各种模型文件的名称： 癌症模型=模型 糖尿病模型=模型1 心脏模型= model2 肝模型= model4 肾脏模型= model3 疟疾模型= model111.h5 肺炎模型= my_model.h5 用于训练深度学习模型的内核 疟疾核心模型： : 肺炎模型的核心-https: 用于模型开发的各种数据集的详细信息： 癌症：cancer.csv [在资源库中] 糖尿病：dialysis.csv [在资源库中] Heart ：heart.csv [在资源库中] 肝脏： : Patient- 肾脏： : 疟疾： : 疟疾 肺炎： ： //www.kaggle.c

糖尿病预测

blog神经网络和深度学习-处理多维特征的输入中的糖尿病分类的数据集中Diabetes Dataset

与医学有关的matlab代码clardia---Type-2-Diabetes-Predict-Using-Short-PPG-Signals-and-Physiological-Characteristics- 奇拉特·赫蒂亚拉奇 介绍 该存储库包含与项目相关的代码：使用机器学习从光电容积脉搏波 (PPG) 测量和生理特征预测糖尿病。 原始数据集：Liang, Yongbo, etal.“中国血压监测的新的短记录光体积描记图数据集”。 科学数据 5 (2018)：180020。 已使用 Matlab 软件提取了文献中与 PPG 信号相关的主要特征。 要运行 matlab 脚本，请下载原始数据集并运行脚本以提取与糖尿病、正常和高血压患者相关的特征。 提取的特征用作模型的输入。 AIME 2019 与论文相关的代码：Hettiarachchi、Chirath 和 Charith Chitraranjan。 “使用短记录光体积描记术和生理特征预测糖尿病的机器学习方法。” 欧洲医学人工智能会议。 斯普林格，湛，2019 年。 关联： 光纤光栅预测 与使用 PPG 信号进行空腹血糖预测相关的代

此数据集用于密件抄送实习

根据患者的特征对diabetes患者进行分类，包含数据集和code

diabetes.csv.gz

pima_diabetes:预测21岁以上的Pima女性受试者的糖尿病。 通过UCI机器学习可获得的数据

糖尿病预测因子 根据世界卫生组织的资料，糖尿病是世界上主要的死亡原因之一。 糖尿病是一种代谢性疾病，其分类为高血糖，可导致心脏，肾脏，胰腺和更多器官的损害。 鉴于胰腺不能产生足够的胰岛素，当身体无法使用产生的胰岛素时，就会发生糖尿病。 根据世卫组织的数据，2016年估计有160万人死于糖尿病。 该笔记本调查了使用基于Python的机器学习和数据科学库的情况，以尝试建立一种能够根据其医疗属性预测某人是否患有糖尿病的机器学习模型。 问题定义 对疾病早期阶段的糖尿病的预测可以导致医生可以使用的更好的治疗方法，这可以借助机器学习和数据分析来实现。 该评估的目的是建立一种机器学习模型，以根据患者的医疗属性预测患者是否患有糖尿病。 由于糖尿病预测变量只有两个输出，因此考虑到它涉及确定样本是否属于一个类别或另一个类别，因此将其视为二进制分类。 数据 我使用的数据来自UCI机器学习存储库中的Pima印度

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