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heart disease prediction using machine learning with flask

ウェブサイトデータ

1.0.0

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心臓の予測

展開アプリケーション：リンク-https：//10monica.pythonanywhere.com/

はじめに - これは完全に検証されたマルチユーザーアプリケーションであり、ユーザーは心臓病の予測モデルからデータを収集し、使用したデータセットに基づいて応答で戻ってくる短いフォームに記入することにより、心臓病にかかっているかどうかを確認できます。

キーワード-ML、フラスコ、RandomForestClassifier、HTML、CSS、Bootstrap

dataset- kaggle.comリンクの心臓病予測データセット-https：//www.kaggle.com/rishidamarla/heart-disease-prediction

機械学習 - ランダムな森林分類アルゴリズムを使用して、ランダム状態= 3136を使用しています

モデル予測精度-87％

Webアプリケーション全体のフラスコバックエンドは、Flaskでプログラムされており、App.pyが主要な機能とすべてのページへの接続を制御しています。ユーザーがサインインしようとしたときにランダムに生成されたパスワードを送信するためにFlaskメールを使用し、特定のユーザーのパスワードを含むメールを送信するとすぐにログインページにリダイレクトされます。同じユーザー名を再利用することは、主キーとして設定されているため、不可能です。ユーザーがアプリケーションのパスワードを忘れた場合に備えて、忘れたパスワードページが作成されました。すべてのフォームは、アプリケーションの主な機能である内部のクイズフォームを含め、完全に検証されています。フォームへの応答は、データセットに存在するデータとともに、予測を行うために使用されます。

HTML、CSS、ブートストラップ - アプリケーションのフロントエンド全体がHTML、CSS、およびブートストラップを使用して作成されています。アプリケーションは完全に応答し、すべてのデバイス幅で完全に機能します。

Database -sqlite3名-MONICAHEART.DBテーブル名 - ユーザー

スクリーンショット - サインアップページ -