In this project, you’ll help a leading healthcare organization build a model to predict the likelihood of a patient suffering a stroke. The model could help improve a patient’s outcomes. Working with a real-world dataset, you’ll use R to load, clean, process, and analyze the data and then train multiple classification models to determine the best one for making accurate predictions.

Build and deploy a stroke prediction model using R
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Build and deploy a stroke prediction model using R
8 795 déjà inscrits
Expérience recommandée
Objectifs
Explore the dataset to identify the most important patient and/or clinical characteristics
Build a well-validated stroke prediction model for clinical use
Deploy the model to enhance the organization's clinical decision-making
Compétences que vous pourrez montrer
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Predictive Analytics
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : R (Software)
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
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À propos de ce projet
Plan de projet
Dans le cadre de ce projet, vous devez terminer les étapes suivantes de manière indépendante :
Import data and data preprocessing
Build prediction models
Evaluate and select prediction models
Deploy the prediction model
Offert par

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