Прогнозирование риска развития сердечно-сосудистого заболевания пациента

Чемпионат - Ярославская область

Dataset (Kaggle):

https://www.kaggle.com/datasets/dimka11/predicting-the-risk-cardiovascular-disease

Решение:

EDA блокнот:

EDA

Model, train, inference блокнот:

Solution notebook

Задача

• разработать модель машинного обучения, цель которой — предсказание наличия сердечно-сосудистых заболеваний. Данные содержат опрос реальных пациентов и их диагнозы, включая такие непрямые показатели, как образование, этнос, вид работы и многие другие. В рамках чемпионата вам необходимо классифицировать наличие/отсутствие у пациента следующих заболеваний:

● Артериальная гипертензия;

● Острое нарушение мозгового кровообращения;

● Стенокардия, ИБС, инфаркт миокарда;

● Сердечная недостаточность.

В качестве метрики выступает Recall.

$$ Recall = \frac{TP}{TP+FN} $$

  Так как конечная задача преполагает мультиклассовое предсказание, то для каждой категории будет рассчитана своя метрика, которая будет усреднена. Такой полученный усредненный Recall для всего тренировочного датасета и будет является оценкой точности решения участника.

Вопросы:

Telegram: @dimkoss11