Проект машинного обучения для прогнозирования диабета

Этот проект содержит навыки для машинного обучения, направленного на прогнозирование вероятности наличия диабета у человека. Проект включает реализацию различных моделей классификации, а также искусственной нейронной сети (ANN) для решения задачи классификации.

Реализованные модели
В проекте реализованы следующие модели:

Логистическая регрессия
Классификатор на основе метода опорных векторов (SVC)
Наивный байесовский классификатор (Гауссовый)
Классификатор случайного леса
Классификатор градиентного бустинга
Классификатор AdaBoost
Классификатор Extra Trees
Классификатор XGBoost
Классификатор LightGBM (импортируется как lgb.LGBMClassifier)