Implemente um modelo de classificação utilizando o algoritmo Naive Bayes para prever se um paciente tem diabetes, utilizando o dataset fornecido. O dataset contém 995 entradas e 3 colunas:
- glicemia: Nível de glicose no sangue.
- pressao_arterial: Pressão arterial do paciente.
- diabetes: Classe alvo, onde
1 indica que o paciente tem diabetes e 0 indica que não tem.
Observação
O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.
Entrega
Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.
Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?
É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!
Feito com 💜 por Rocketseat 👋
Implemente um modelo de classificação utilizando o algoritmo Naive Bayes para prever se um paciente tem diabetes, utilizando o dataset fornecido. O dataset contém 995 entradas e 3 colunas:
- glicemia: Nível de glicose no sangue.
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- diabetes: Classe alvo, onde
1 indica que o paciente tem diabetes e 0 indica que não tem.
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