Abastract Le malattie cardiovascolari sono la prima causa di morte a livello globale. Ad oggi, nel mondo, 18 milioni di persone all’anno muoiono a causa di una di queste malattie, e si prevede che entro il 2030 questo numero salirà a 24 milioni, giungendo ad una media di oltre 66 mila morti al giorno [1]. Nello specifico, il nostro lavoro si concentra sull’infarto, una delle più comuni malattie cardiovascolari, ed in particolare sulla previsione del rischio d’infarto mediante strumenti di data mining. L’obiettivo è quello di individuare il miglior metodo di classificazione che permetta di stimare la probabilità che un individuo ha di avere un infarto utilizzando tecniche di classificazione come il KNN e la regressione logistica. Dai risultati delle analisi svolte si conclude che il miglior metodo risulta essere la regressione logistica; tuttavia, la ricerca deve proseguire per ovviare ad alcuni problemi incontrati durante le analisi. I risultati di questo lavoro possono essere utili sia nel campo diagnostico, sia dal punto di vista economico sanitario.
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gaiaaddis22/Classification-HeartDisease
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BEGINNER - This is a classification project for the subject "Data Mining" in the 3rd year of Statistics (SSE) at the University of Milano-Bicocca.
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