DiabetesDetectionApp
1.0.0
Dies ist eine ML-orientierte Webanwendung zur Erkennung von Diabetes basierend auf den vom Benutzer eingegebenen Parametern. Es sagt voraus, ob es gutartig oder bösartig ist, indem es aus den Parametern lernt. Wir haben ein tiefes neuronales Netzwerkmodell entwickelt, um zu klassifizieren, ob der Benutzer Diabetes hat oder nicht. Das Modell wird auf Basis des PIMA Indian Diabetes-Datensatzes trainiert.
der PIMA Indian Diabetes-Datensatz des National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases; Enthält Kostendaten (gespendet von Peter Turney). Die Attribute lauten wie folgt:
Für das Frontend wurden HTML5, CSS und Bootstrap verwendet. Flask-basiertes Python ist das Backend. Alle Interaktionen mit dem Backend erfolgen über RESTful API-Aufrufe. Zur Vorhersage des Krankheitsstadiums wurde ein Python-ML-Modell verwendet. Die Gewichte des trainierten Modells werden gespeichert und wenn ein Aufruf zur Vorhersage des Modells erfolgt, erfolgt eine Schlussfolgerung auf Grundlage der Modellgewichte. Iframes wurden zur Implementierung von Ajax-Mustern verwendet.
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