Técnicas de Aprendizado de Máquina para Predição de Doenças Cardiovasculares

Este repositório inclui o código e os dados relacionados ao Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) sobre previsão de doenças cardiovasculares usando aprendizado de máquina.

Notebooks

• TCC.ipynb: Jupyter Notebook principal contendo todo o código para pré-processamento de dados, treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Dados

• Conjunto de dados: O conjunto de dados utilizado neste projeto pode ser encontrado no Kaggle.

Requisitos

• Python 3.x
• Bibliotecas Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

Palavras-chave

Doença Cardiovascular, Aprendizado de Máquina, Pré-processamento de Dados, Treinamento de Modelo, Avaliação de Modelo, Jupyter Notebook, Python, Conjunto de Dados do Kaggle.

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Machine Learning Techniques for Cardiovascular Disease Prediction

This repository contains code and data related to the Thesis on cardiovascular disease prediction using machine learning.

Notebooks

• TCC.ipynb: Main Jupyter Notebook containing all the code for data preprocessing, model training, and evaluation of machine learning models.

Data

• Dataset: The dataset used in this project can be found on Kaggle.

Requirements

• Python 3.x
• Python libraries: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

Keywords

Cardiovascular Disease, Machine Learning, Data Preprocessing, Model Training, Model Evaluation, Jupyter Notebook, Python, Kaggle Dataset.