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heart disease prediction using machine learning with flask

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1.0.0

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prédiction du cœur

Application déployée: lien - https://10monica.pythonanywhere.com/

INTRODUCTION - Il s'agit d'une application multi-utilisateurs entièrement validée, où un utilisateur peut vérifier s'il / elle a une maladie cardiaque ou non en remplissant un formulaire court qui recueille les données du modèle de prédiction des maladies cardiaques et revient avec une réponse basée sur l'ensemble de données utilisé.

Mots-clés - ML, FLASK, RandomForestClassifier, HTML, CSS, bootstrap

Ensemble de données - DataSet de prédiction des maladies cardiaques à partir du lien kaggle.com - https://www.kaggle.com/rishidamarla/heart-dease-prediction

Apprentissage automatique - Utilisé un algorithme de classificateur de forêt aléatoire, utilisé l'état aléatoire = 3136

Précision de la prédiction du modèle - 87%

Le backend Flask de l'ensemble de l'application Web a été programmé dans FLASK, avec une APP.py contrôlant les principales fonctionnalités et les connexions à toutes les pages. Utilisé Flask Mail pour envoyer des mots de passe générés aléatoirement aux utilisateurs lorsqu'ils essaient de se connecter, et seront ensuite redirigés vers la page de connexion dès que nous envoyons l'e-mail contenant le mot de passe de l'utilisateur particulier. La réutilisation du même nom d'utilisateur ne sera pas possible car elle a été définie comme clé principale. Une page de mot de passe oubliée a été réalisée au cas où l'utilisateur oublierait son mot de passe à l'application. Tous les formulaires sont entièrement validés, y compris le formulaire de quiz à l'intérieur qui est la principale fonctionnalité de l'application. Les réponses au formulaire sont utilisées aux côtés des données présentes dans l'ensemble de données pour faire la prédiction.

HTML, CSS, bootstrap - L'ensemble du frontage de l'application a été réalisé à l'aide de HTML, CSS et bootstrap. Et l'application est entièrement réactive et est entièrement fonctionnelle sur toutes les largeurs de périphérique.

Nom de la base de données-sqlite3 - monicaheart.db Nom de la table - utilisateur

Captures d'écran - page d'inscription