heart disease prediction using machine learning with flask
1.0.0
Bereitete Anwendung: Link - https://10monica.pythonanywhere.com/
EINLEITUNG- Dies ist eine vollständig validierte Multi-User-Anwendung, bei der ein Benutzer prüfen kann, ob er/sie eine Herzerkrankung hat oder nicht, indem er ein Kurzformular ausfüllt, das Daten aus dem Herzkrankheitsvorhersagemodell erfasst und mit einer Antwort zurückgeführt wird, die auf dem verwendeten Datensatz basiert.
Schlüsselwörter- ML, Flask, RandomforestClassifier, HTML, CSS, Bootstrap
DataSet- Herzkrankheitsvorhersagedatensatz von kaggle.com Link- https://www.kaggle.com/rishidamarla/heart-disase-prediction
Maschinelles Lernen - Gebrauch von Zufallswaldklassifikator -Algorithmus, verwendet zufälliger Zustand = 3136
Modellvorhersagegenauigkeit - 87%
Flask-Backend der gesamten Webanwendung wurde in Flask programmiert, wobei eine App.Py die Hauptfunktionalitäten und die Verbindungen zu allen Seiten kontrolliert. Gebrauchte Flask -Mail zum Senden von zufällig generierten Kennwörtern an Benutzer, wenn sie versuchen, sich anzumelden, und wird dann auf die Anmeldeseite umgeleitet, sobald wir die E -Mail mit dem Passwort des jeweiligen Benutzers senden. Die Wiederverwendung desselben Benutzernamens ist nicht möglich, da er als Hauptschlüssel festgelegt wurde. Eine Seite für das Passwort vergessen, falls der Benutzer sein Passwort für die Anwendung vergisst. Alle Formulare sind vollständig validiert, einschließlich des Quizformulars innerhalb der Hauptfunktionalität der Anwendung. Die Antworten auf das Formular werden neben den im Datensatz vorhandenen Daten verwendet, um die Vorhersage zu erstellen.
HTML, CSS, Bootstrap - Die gesamte Frontend der Anwendung wurde mit HTML, CSS und Bootstrap erstellt. Und die Anwendung reagiert voll und ganz und ist auf allen Gerätebreiten voll funktionsfähig.
Datenbank -sqlite3 Name - monicaheart.db Tabelle Name - Benutzer
Screenshots- Anmeldeseite- 
Anmeldeseite- 
Passwort vergessen- 
Homepage- 
Quizseite- 
Mitwirkende -Solo -Projekt - Monica Gullapalli
Bereitete Link für Webanwendungen - https://10monica.pythonanywhere.com/signupup
