Code Python Chẩn đoán nguy cơ mắc bệnh béo phì sử dụng học máy có giám sát+ báo cáo

Code Python Chẩn đoán nguy cơ mắc bệnh béo phì sử dụng học máy có giám sát+ báo cáo

Phương pháp nghiên cứu:

• Phân tích dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy, bao gồm thông tin về nhân khẩu học (tuổi, giới tính), hành vi (thói quen ăn uống, hoạt động thể chất), và tình trạng sức khỏe (BMI, tiền sử bệnh). Sau đó, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ những điểm không hợp lệ và chuẩn bị cho mô hình dự đoán.
• Xây dựng mô hình: Sử dụng các công cụ như TensorFlow hoặc Scikit-learn để phát triển mô hình dự đoán dựa trên các thuật toán học máy có giám sát như hồi quy logistic, cây quyết định…
• Huấn luyện và đánh giá mô hình: Huấn luyện mô hình với dữ liệu đã thu thập, sau đó đánh giá hiệu quả của nó dựa trên các chỉ số như độ chính xác (Accuracy), F1-Score,.. để đo độ chính xác của dự đoán.

      Phạm vi nghiên cứu:

• Phạm vi dữ liệu: Nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu từ các nguồn công khai và đã được kiểm chứng. Dữ liệu bao gồm thông tin về sức khỏe, thói quen sống, và các yếu tố liên quan đến nguy cơ béo phì như BMI, chế độ ăn uống, hoạt động thể chất
• Phạm vi kỹ thuật: Tập trung vào việc sử dụng các mô hình học máy như hồi quy logistic, cây quyết định… Ngoài ra, sẽ thử nghiệm thêm các kỹ thuật khác như Random Forest và tối ưu hóa mô hình để cải thiện độ chính xác dự đoán.

1. Nội dung nghiên cứu

Ứng dụng các kỹ thuật máy học để dự đoán khả năng một người mắc bệnh béo phì dựa trên các thông tin cá nhân và sức khỏe của họ.