Регрессионные и классификационные подходы к анализу диабетических данных в google colab

Аннотация

В данной статье рассматривается процесс построения регрессионной и классификационной моделей на одном наборе данных. В качестве примера используется набор данных о диабете, содержащий медицинские показатели пациентов. Основное внимание уделяется этапам подготовки данных, выбору целевых переменных для каждой модели, а также применению алгоритмов машинного обучения. Для регрессионной модели используется метод линейной регрессии, позволяющий предсказывать количественные значения, такие как уровень глюкозы. Для классификационной модели применяется логистическая регрессия, направленная на прогнозирование наличия или отсутствия диабета у пациента. В статье также представлены методы оценки качества моделей, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE) для регрессии и точность (accuracy) для классификации. Работа подчеркивает важность анализа данных и выбора подходящих алгоритмов для решения задач различного типа на одном наборе данных.