Problema: addestrare un modello per prevedere il tasso di progressione del diabete di una persona sulla base di 10 misurazioni (caratteristiche). Le misurazioni comprendono l'età, il sesso, l'indice di massa corporea (BMI), la pressione sanguigna (BP) e sei misurazioni del siero.

Contesto: L'apprendimento automatico è sempre più utilizzato per diagnosticare i pazienti, alimentare le scoperte sui farmaci e prevedere i risultati della salute.

Tipo di modello: Regressione lineare

Cosa abbiamo fatto: Abbiamo utilizzato il set di dati di uno studio dell'Università di Stanford del 2003 che ha raccolto le misurazioni di 442 pazienti e poi, un anno dopo, ha raccolto i dati sulla progressione del diabete di ciascun paziente. Per saperne di più sui dati di addestramento, cliccate qui. Abbiamo utilizzato tutti questi dati per addestrare un modello di regressione lineare.(Maggiori informazioni su come abbiamo costruito questa demo).

Nella demo qui sotto, compilare i campi di misurazione con i dati desiderati e fare clic su "Predict". Il modello fornirà una previsione della progressione del diabete in base ai dati inseriti.