Что это такое?
Учебный веб-проект, который предсказывает вероятность сердечных заболеваний на основе введённых медицинских параметров с помощью ML.
Это учебный проект, демонстрирующий создание веб-приложения для предсказания сердечных заболеваний с использованием алгоритма Decision Tree. Включает фронтенд на HTML/CSS/JS и бэкенд на Flask.
Для студентов и начинающих разработчиков, изучающих машинное обучение и веб-разработку на Python и Flask.
Нужен простой и наглядный пример, как связать ML-модель с веб-интерфейсом для решения практической задачи.
Пользователь заполняет форму с медицинскими параметрами (возраст, давление, холестерин и т.д.), данные отправляются на сервер Flask, где модель Decision Tree делает предсказание, и результат возвращается на страницу.
Это учебный проект, демонстрирующий создание веб-приложения для предсказания сердечных заболеваний с использованием алгоритма Decision Tree. Включает фронтенд на HTML/CSS/JS и бэкенд на Flask.
Модель обучается на датасете heart.csv прямо при каждом запросе — не самый эффективный, но наглядный для обучения подход.
Стоит попробовать как учебный пример для начинающих, но не для реального медицинского использования из-за упрощённой реализации и обучающих целей.
Проект выглядит заброшенным: нет активных issue, forks, последние коммиты давно.
Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.
Учебный веб-проект, который предсказывает вероятность сердечных заболеваний на основе введённых медицинских параметров с помощью ML.
Для студентов и разработчиков, которые хотят увидеть пример интеграции ML-модели в веб-приложение на Flask.
Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.