heart disease prediction using machine learning with flask - heart disease prediction using machine learning with flask descarga

heart disease prediction using machine learning with flask

Datos del sitio web

1.0.0

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predicción del corazón-enfermedad

Aplicación implementada: enlace - https://10monica.pythonanywhere.com/

Introducción: esta es una aplicación multiusuario totalmente validada, donde un usuario puede verificar si tiene una enfermedad cardíaca o no llenando un formulario corto que recopila datos del modelo de predicción de enfermedades cardíacas y devuelve con una respuesta basada en el conjunto de datos utilizado.

Palabras clave: ML, Flask, RandomForestClassifier, HTML, CSS, Bootstrap

Conjunto de datos de predicción de la enfermedad cardíaca de Kaggle.com Link- https://www.kaggle.com/rishidamarla/heart-disease-predicción

Aprendizaje automático: uso del algoritmo de clasificador de bosques aleatorios, utilizado estado aleatorio = 3136

Precisión de predicción del modelo - 87%

Flask- Backend de toda la aplicación web se ha programado en Flask, con una aplicación que controla las principales funcionalidades y las conexiones a todas las páginas. Usó el correo de frasco para enviar contraseñas generadas al azar a los usuarios cuando intenten iniciar sesión, y luego se redirigirá a la página de inicio de sesión tan pronto como enviemos el correo electrónico que contiene la contraseña del usuario en particular. La reutilización del mismo nombre de usuario no será posible, ya que se ha establecido como la clave principal. Se ha realizado una página de contraseña olvidada en caso de que el usuario olvide su contraseña a la aplicación. Todos los formularios están completamente validados, incluido el formulario de cuestionario dentro del cual es la funcionalidad principal de la aplicación. Las respuestas al formulario se utilizan junto con los datos presentes en el conjunto de datos para hacer la predicción.

HTML, CSS, Bootstrap: se ha realizado todo el frontend de la aplicación utilizando HTML, CSS y Bootstrap. Y la aplicación es totalmente receptiva y es completamente funcional en todos los anchos del dispositivo.

Nombre de la base de datos -sqlite3 - Nombre de la tabla Monicaheart.DB - Usuario

Capturas de pantalla- Página de registro- imagen