Проект машинного навчання для прогнозування діабету

Цей проект містить навички для машинного навчання, спрямованого на прогнозування ймовірності наявності діабету у людини. Проект включає реалізацію різних моделей класифікації, а також штучної нейронної мережі (ANN) для вирішення задачі класифікації.

Реалізовані моделі
У проекті реалізовані такі моделі:

Логістична регресія
Класифікатор на основі методу опорних векторів (SVC)
Наївний байєсівський класифікатор (Гаусівський)
Класифікатор випадкового лісу
Класифікатор градієнтного бустингу
Класифікатор AdaBoost
Класифікатор Extra Trees
Класифікатор XGBoost
Класифікатор LightGBM (імпортується як lgb.LGBMClassifier)