Open Fieldmatic opened 2 years ago
Članovi tima: Mićo Milić SW68/2019, Ivana Stevanović SW69/2019 (Grupa 4)
Asistent: Branislav Anđelić
Problem koji se rešava: Predvidjanje hronične bolesti bubrega algoritmima mašinskog učenja.
Algoritmi: Koristićemo nekoliko algoritama mašinskog učenja i uporediti njihove rezultate (KNN, Random Forest, Decision Tree, Extra Trees)
Podaci koji se koriste: Chronic_Kidney_Disease Data Set - https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease
Metrika za merenje performansi: Za merenje performansi modela koristićemo accuracy, tj. procenat uspešnosti klasifikacije.
Validacija rešenja: Ulazni skup podataka će se podeliti na 70% za treniranje modela i 30% za validaciju.
Tema odobrena. Ostavite link ka GitHub repozitorijumu projekta. Srećan rad.
https://github.com/Fieldmatic/Chronic-Kidney-Disease-Prediction
Članovi tima: Mićo Milić SW68/2019, Ivana Stevanović SW69/2019 (Grupa 4)
Asistent: Branislav Anđelić
Problem koji se rešava: Predvidjanje hronične bolesti bubrega algoritmima mašinskog učenja.
Algoritmi: Koristićemo nekoliko algoritama mašinskog učenja i uporediti njihove rezultate (KNN, Random Forest, Decision Tree, Extra Trees)
Podaci koji se koriste: Chronic_Kidney_Disease Data Set - https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease
Metrika za merenje performansi: Za merenje performansi modela koristićemo accuracy, tj. procenat uspešnosti klasifikacije.
Validacija rešenja: Ulazni skup podataka će se podeliti na 70% za treniranje modela i 30% za validaciju.