Previsão de Risco Cardíaco

Sobre o projeto

Estudo analítico e preditivo sobre dados clínicos de saúde cardiovascular. O projeto explora correlações entre pressão arterial, colesterol, frequência cardíaca máxima e angina induzida para treinar classificadores supervisionados (como Random Forest).

A ideia

Aplicar aprendizado de máquina supervisionado para criar um modelo probabilístico de classificação de risco a partir de biomarcadores.

Como foi desenvolvido

Tratamento de dados, análise exploratória com Seaborn e Matplotlib, divisão estratificada de treino/teste e ajuste de hiperparâmetros.

Tecnologias

Resultados

Modelo com métricas robustas de sensibilidade (recall) e precisão, priorizando a redução de falsos negativos em triagem clínica.

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