Problème: former un modèle pour prédire le taux de progression du diabète d'une personne sur la base de 10 mesures (caractéristiques). Ces mesures comprennent l'âge, le sexe, l'indice de masse corporelle (IMC), la tension artérielle (TA) et six mesures de sérum.

Contexte: L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé pour diagnostiquer les patients, alimenter les découvertes de médicaments et prédire les résultats en matière de santé.

Type de modèle: Régression linéaire

Ce que nous avons fait: Nous avons utilisé l'ensemble des données d'une étude réalisée en 2003 par l'université de Stanford, qui a recueilli les mesures de 442 patients, puis, un an plus tard, des données sur l'évolution du diabète de chacun d'entre eux. Pour en savoir plus sur les données d'entraînement, cliquez ici. Nous avons utilisé toutes ces données pour entraîner un modèle de régression linéaire.(Pour en savoir plus sur la construction de cette démo).

Dans la démonstration ci-dessous, remplissez les champs de mesure avec les données de votre choix, puis cliquez sur "Prédire". Le modèle fournira une prédiction de l'évolution du diabète en fonction de vos données.