Redes Bayesianas para Previsão de Condições Médicas

Este projeto utiliza Redes Bayesianas para modelar e prever a probabilidade de uma condição médica, como diabetes, usando um conjunto de dados médicos. A biblioteca pgmpy é empregada para construir e inferir a Rede Bayesiana.

Funcionalidades

• Construção da Rede Bayesiana: Definição da estrutura da rede com base nas variáveis fornecidas.
• Aprendizado de Parâmetros: Uso de técnicas como Estimador de Máxima Verossimilhança para aprender os parâmetros da rede.
• Inferência e Predição: Realização de inferências para prever a probabilidade de uma condição médica com base em características.
• Validação e Avaliação: Validação da acurácia do modelo usando técnicas de validação cruzada.

Requisitos

• Python 3.7 ou superior
• Bibliotecas Python: pgmpy, pandas, numpy

Instalação

Siga os passos abaixo para configurar e rodar a aplicação localmente.

1. Clone o Repositório

bash git clone https://github.com/seu_usuario/nome_do_repositorio.git cd nome_do_repositorio

2. Crie e Ative um Ambiente Virtual (Recomendado) No Windows:

bash Copiar código python -m venv venv venv\Scripts\activate No macOS/Linux:

bash Copiar código python3 -m venv venv source venv/bin/activate

3. Instale as Dependências Crie um arquivo requirements.txt com o seguinte conteúdo e instale as dependências: Copiar código pgmpy pandas numpy

Instale as dependências com: bash Copiar código pip install -r requirements.txt

4. Prepare o Conjunto de Dados: Certifique-se de que o conjunto de dados está no formato esperado e localizado corretamente.

5. Execute o Script: bash Copiar código python bayesianas_dados_medicos.py Estrutura do Projeto bash Copiar código

Estrutura do Projeto

.
├── bayesianas_dados_medicos.py  # Script principal para construção e inferência da Rede Bayesiana
├── requirements.txt             # Lista de dependências do projeto
└── README.md                    # Instruções e documentação do projeto

Dependências
pgmpy: Biblioteca para construção e inferência de Redes Bayesianas.
pandas: Biblioteca para manipulação e análise de dados.
numpy: Biblioteca para operações numéricas.
Problemas Comuns
Se você encontrar erros relacionados à alocação de memória, considere simplificar a estrutura da rede ou o conjunto de dados. Verifique se você está usando versões compatíveis das bibliotecas pgmpy, pandas, e numpy.

Licença
Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Nota: Substitua https://github.com/seu_usuario/nome_do_repositorio.git pelo URL real do seu repositório e ajuste os caminhos e nomes de arquivos conforme necessário.