Descripción
Este proyecto fue realizado como Proyecto Final de mi diplomatura en Ciencia de Datos para la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina).
Se desarrolló un modelo para predecir la enfermedad renal crónica a partir de análisis clínicos (de sangre y de orina), con el fin de detectarla tempranamente y mejorar el tratamiento. Se clasificó de dos maneras:
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Clase: Tiene ERC /No tiene ERC
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Etapa: en que etapa se encuentra del 1 al 5.
OBS: Para probar el modelo se adjuntan los archivos ckd-dataset-v2.csv y ckd-dataset-v2-corregido.csv, con los que fué entrenado. El primer archivo es el archivo en bruto brindado por la insitución que realizó las mediciones y contiene errores, se recomienda utilizar el segundo ckd-dataset-v2-corregido.csv
Originalmente fué presentado en español y fué traducido posteriormente al inglés, por lo que puede encontrar en este proyecto ambas versiones.
Description
This project was carried out as the Final Project of my diploma in Data Science for the National Technological University (Argentina).
A model was developed to predict chronic kidney disease from clinical tests (blood and urine) in order to detect it early and improve treatment. It was classified in two ways:
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Class: Has CKD / Does not have CKD.
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Stage: stage 1 to 5.
OBS: To test the model, the files ckd-dataset-v2.csv and ckd-dataset-v2-corregido.csv , with which it was trained, are attached. The first file is the raw file provided by the measuring institution and contains errors, it is recommended to use the second one ckd-dataset-v2-corregido.csv.
It was originally presented in Spanish and was later translated into English, so you can find in this project both versions.