NAC3 - Aprendizado de maquina¶
Análise preditiva de doeça cardíaca em pacientes¶
Vamos trabalhar com um CONJUNTO DE DADOS DE DOENÇA CARDÍACA afim de predizer a presença ou não de doenças do coração em pacientes.
Em resumo o conjunto de dados é a combinação de 5 outros conjuntos de dados relacionados a doenças cardíacas ao redor do mundo. São combinados 11 caracteristicas.
O que devo saber e o que devo fazer agora??¶
O projeto será feito no github classroom, entre no link para ter acesso:https://classroom.github.com/a/Lhbd_AJR
Neste repositório estão todos os arquivos necessários para o desenvolvimento da atividade.
ENTREGA:
Assim como nos outros projetos a entrega deve ser respondido o questionário do Foogle Forms e código publicado no github.
Será considerado para avaliação e correção o ultimo commit do ** dia 11/09 (domingo) **
O grupo deve responder ao Google forms : https://forms.gle/EEYUkZiWcJ6Xduah6
Informações do grupo¶
Este projeto poderá ser feito individualmente ou por grupos de até 2 alunos.
| Nome dos Integrantes | RM | Turma |
|---|---|---|
| Integrante 1 | RM | |
| Integrante 2 | RM |
Rubrica¶
Os critérios de avaliação do projeto será conforme a rubrica.
- R1: Exploração de Dados (Até 1 ponto)
- R2: Preparação de Dados (Até 2 ponto)
- R3: Desenvolvimento do Modelo (Até 1 ponto)
- R4: Treinamento e Teste do Modelo (Até 2 ponto)
- R5: Validação e Otimização do Modelo (Até 3 ponto)
- R6: Conclusões Finais (Até 1 ponto)
- R7: Deploy (Até 2 pontos *extra)
Nota_final = R1 + R2 + R3 + R4 + R5 + R6 + R7
arquino jupyter notebook para a NAC3 sobre aprendizado de maquina.¶
No repositório do classroom é disponibilizado um notebook de base do projeto que deverá ser seguido.
Siga todas as instruções deste noteboook, mas não limite suas análises apenas ao conteúdo visto em aula.
Nas celulas Seu Código aqui... significa que é necessário realizar a implementação de algum código. Utilize quantos blocos julgar necessário para criar o código de resposta.
Nas celulas Responda significa que é nessário uma resposta clara e objetiva (pode ser por texto, gráfico, imagem...) para a pergunta.
Respeite a rubrica e não responda fora de ordem ou sequência
Sobre os dados¶
O dataset Heart Disease Dataset (Comprehensive), foi desenvolvido por Manu Siddhartha e disponivel para download pelo IEEE Dataport.
citação:
Manu Siddhartha, November 5, 2020, "Heart Disease Dataset (Comprehensive)", IEEE Dataport, doi: https://dx.doi.org/10.21227/dz4t-cm36.