all AI news
การทำนายโรคหัวใจโดยใช้การเรียนรู้ของMachine Learning
DEV Community dev.to
การทำนายโรคหัวใจโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของMachine Learning เป็นกระบวนที่สำคัญในการวินิจฉัยโรคและดูแลสุขภาพของบุคคล โดยเฉพาะในปัจจุบันที่เทคโนโลยีดิจิทัลมีบทบาทสำคัญในทุกด้านของชีวิตประจำวัน เราสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายโรคหัวใจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วขึ้น ซึ่งในโปรเจคนี้เราจะใช้ Google Colab ในการรันโค้ดมาเริ่มกันที่ขั้นตอนแรกกันเลย
1.การนำเข้าไลบรารี
2. การอ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV
ในส่วนนี้ เราจะโหลดไฟล์ heart.csv เข้ามาในmodel โดยชุดข้อมูลนี้นำมาจาก ลิงค์: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease ซึ่งเราจะได้ dataset ทั้งหมด 14 collum ได้แก่ age, sex, cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach, exang, oldpeak, slope, ca, thal, target และจะมี ทั้งหมด 303 row
ผลลัพท์ :
หลังจากนำเข้าข้อมูล ตอนนี้ให้เราทำการเชคว่าชุดข้อมูลมีข้อมูลที่ยังว่างหรือไม่มีข้อมูลเหลืออยู่หรือไม่
ผลลัพท์ :
จากผลลัพธ์นี้ ข้อมูลของเราไม่มีค่าว่างและค่าที่ซ้ำกัน ดังนั้นข้อมูลชุดนี้จึงสามารถนำมาใช้ในกาวิเคราะห์ต่อไปได้โดยไม่ต้องแก้ไข
3. การวิเคราะห์ข้อมูล
3.1 ต่อมาเราต้องมาวิเคราะห์ตัวแปร "target" ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญ ว่าจะถูกจำแนกด้วยวิธีใด
ผลลัพท์ :
จากผลลลัพท์แสดงให้เห็นุถึง ค่าที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปร "target" คือ 0 และ 1 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าสามารถนำมาจำแนกประเภท โดยใช้ค่าไบนารีได้ โดย 0 แทนหัวใจที่ปกติไม่มีอาการเป็นโรค และ 1 แทนการมีสมบัติของโรคหัวใจ
3.2 หลังจากเราจำแนก target …
