kaggle-pima-indians-diabetes-database-logistic-regression

O objetivo desse projeto é praticar o uso de Regressão Logística para um problema de classificação binária a partir da metodologia CRISP-DM.

Latest Results

• Acurácia na base de treino: 71.0%
• Precisão na base de treino: 61.0%
• Recall na base de treino: 49.0%

Getting started

• From the project root directory, create a virtual environment

  python -m virtualenv venv

• Activate environment

  source venv/bin/activate

• Install packages

  python -m pip install -r requirements.txt

References

• Article about CRISP-DM (pt-br) https://almirmartins.medium.com/metodologia-de-desenvolvimento-para-projetos-de-data-science-crisp-dm-parte-1-75460e013d8e
• Article about applying logistic regression https://brains.dev/2023/pratica-regressao-logistica-para-classificacao/