heart disease prediction using machine learning with flask

heart disease prediction using machine learning with flask

웹사이트 데이터

1.0.0

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심장-사제 예측

배포 된 응용 프로그램 : 링크 -https://10monica.pythonanywhere.com/

서론- 이것은 완전히 검증 된 다중 사용자 응용 프로그램으로, 사용자가 심장병 예측 모델에서 데이터를 수집하는 짧은 형식을 채우고 사용 된 데이터 세트에 따라 응답으로 반환하여 심장병이 있는지 확인할 수있는 완전히 검증 된 다중 사용자 애플리케이션입니다.

키워드 -ML, 플라스크, RandomforestClassifier, HTML, CSS, Bootstrap

kaggle.com 링크의 데이터 세트- 심장병 예측 데이터 세트 -https://www.kaggle.com/rishidamarla/heart-disease-prediction

머신 러닝 - 임의의 산림 분류기 알고리즘 사용, 중고 임의 상태 = 3136

모델 예측 정확도 -87%

전체 웹 애플리케이션의 Flask- 백엔드는 Flask로 프로그래밍되었으며 App.py는 주요 기능과 모든 페이지에 대한 연결을 제어합니다. 가입 할 때 무작위로 생성 된 비밀번호를 사용자에게 무작위로 생성 된 비밀번호를 보내기 위해 Flask Mail을 사용한 다음 특정 사용자의 비밀번호가 포함 된 이메일을 보내 자마자 로그인 페이지로 리디렉션됩니다. 기본 키로 설정된 동일한 사용자 이름을 재사용하는 것은 불가능합니다. 사용자가 응용 프로그램에 대한 비밀번호를 잊어 버릴 경우를 대비하여 잊어 버린 비밀번호 페이지가 작성되었습니다. 내부의 퀴즈 양식을 포함하여 모든 양식은 응용 프로그램의 주요 기능입니다. 양식에 대한 응답은 데이터 세트에있는 데이터와 함께 예측을하기 위해 사용됩니다.

HTML, CSS, Bootstrap- 응용 프로그램의 전체 프론트 엔드는 HTML, CSS 및 부트 스트랩을 사용하여 만들어졌습니다. 그리고 응용 프로그램은 완전히 반응이 좋으며 모든 장치 너비에서 완전히 작동합니다.

Database -Sqlite3 이름 -Monicaheart.db 테이블 이름 - 사용자

스크린 샷- 가입 페이지-