DiabetesDetectionApp

糖尿病检测应用程序

说明

这是一个面向 ML 的 Web 应用程序，用于根据用户输入的参数检测糖尿病。它通过从参数中学习来预测它是良性还是恶性。我们开发了一个深度神经网络模型来分类用户是否患有糖尿病。该模型是基于 PIMA 印度糖尿病数据集进行训练的。

数据集

来自国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的 PIMA 印度糖尿病数据集；包括成本数据（由 Peter Turney 捐赠）。属性如下：

• 怀孕次数
• 口服葡萄糖耐量试验中 2 小时的血浆葡萄糖浓度
• 舒张压（毫米汞柱）
• 三头肌皮褶厚度（mm）
• 2小时血清胰岛素（mu U/ml）
• 体重指数（体重公斤/（身高米）^2）
• 糖尿病谱系函数
• 年龄（岁）
• 类变量（0 或 1）

使用的技术

前端使用了HTML5、CSS和bootstrap。基于 Flask 的 python 是后端。与后端的所有交互都是通过 RESTful API 调用进行的。 Python ML 模型已用于预测疾病阶段。保存训练模型的权重，当调用预测模型时，根据模型权重进行推理。 Iframe 已用于实现 Ajax 模式。

该应用程序有什么？

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