Prédiction de maladies génétiques à partir des forêts aléatoires et régressions logistiques

Le projet consistera a développer des modèles prédictifs utilisant les données de tests médicaux de patients. Quatre algorithmes en utilisant les méthodes de régression logistique et de forêt aléatoire seront utilisés prédire le diabète, l’hémoglobinopathies, le beta thalassémie, le niveau élevé de LDL-C. Les algorithmes permettront de classer divers résultats et d’en déduire un recommandation […]

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