Web-Based Application for Heart Failure Prediction

简介：
本应用是一款基于网络的心力衰竭预测工具，通过分析用户的医疗数据，提供个性化心力衰竭风险评估和预防建议。 每年全球大约有1700万人死于心血管疾病，主要表现为心肌梗塞和心力衰竭。当心脏无法有效泵送足够的血液以满足身体需求时，则会发生心力衰竭（HF）。在此问题的描述中，我们尝试使用Logistic回归来预测患者的心脏是否能够正常泵血。 在该项目中，我们从UCI存储库下载了真实的数据集，该数据集包含了2015年英国一家著名医院收集到的299名心力衰竭患者的记录。每个病例包括12个特征和一个标签。基于这12个特征，我们将预测患者的心脏是否正常工作。 在此问题描述中，我们分析了由这些数据组成的集合，并应用了几种机器学习算法来预测患者的生存率。此外，我们也对与最重要的危险因素相对应的特征进行了排名。通过采用传统的生物统计学测试来进行替代性的特征排名分析，并将结果与其他方法进行比较。