MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE SAĞLIK DURUMU TAHMİNLEME

Makine Öğrenmesi ile Sağlık Durumu Tahminleme, spesifik olarak Kalp Hastalığı Tahmini projesi, yaşam tarzı ve sağlık parametrelerine dayalı olarak kardiyovasküler hastalık riskini değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan web tabanlı bir uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Flask ve Scikit-learn entegrasyonuyla, proje kullanıcılara kişisel bilgilerini girmelerine ve kardiyovasküler risklerine yönelik kişiselleştirilmiş bir tahmin elde etmelerine imkan tanıyan oldukça basit bir arayüz sunar. Uygulama, cinsiyet, yaş, boy, kilo, kan basıncı, kolesterol seviyesi, glukoz seviyesi, sigara alışkanlığı, alkol tüketimi ve fiziksel aktivite gibi faktörleri dikkate alarak risk değerlendirmeleri yapar. HTML, CSS ve JavaScript kullanılarak geliştirilen web tabanlı arayüz, etkileşimli özellikleriyle kullanıcının bilgilerini girmesi konusunda yardımcı olur. Proje, teknolojilerin başarılı bir şekilde entegrasyonunu sergileyerek etkili bir kalp hastalığı tahmin uygulaması oluşturur. Gelecekteki geliştirmeler arasında tahmin modelinin doğruluğunun arttırılması, özellik setinin genişletilmesi ve veri görselleştirme tekniklerinin kullanılması yer alır. Sonuç olarak, Kalp Hastalığı Tahmini projesi, bireylere proaktif sağlık yönetimi ve önleyici önlemler konusunda değerli bir araç sunmaktadır.