top of page

Diagnosticare il Parkinson grazie al Machine Learning

Il machine learning ad oggi sta prendendo sempre più piede in ambito medico e diagnostico, capiamo con questo progetto il motivo

Cos'è la malattia di Parkinson?
La malattia di Parkinson è una malattia progressiva del sistema nervoso centrale che colpisce il movimento e induce tremori e rigidità. Ha 5 fasi e colpisce più di 1 milione di persone ogni anno in India. È una malattia neurodegenerativa che colpisce i neuroni che producono dopamina nel cervello.

Cos'è XGBoost?
XGBoost è un nuovo algoritmo di Machine Learning progettato pensando alla velocità e alle prestazioni. XGBoost sta per eXtreme Gradient Boosting e si basa su alberi decisionali. In questo progetto importeremo XGBClassifier dalla libreria xgboost; questa è un'implementazione dell'API scikit-learn per la classificazione XGBoost.

Rilevare la malattia di Parkinson con XGBoost – Obiettivo
Costruire un modello per rilevare con precisione la presenza del morbo di Parkinson in un individuo.

Link all'articolo sul progetto
Registratrti per Scaricare il Progetto
bottom of page