Datamining

Cette étude a pour objectif de mettre en place un modèle permettant de prédire si un patient quelconque pouvait avoir une certaine maladie cardiaque au regard de certaines caractéristiques (âge, sexe, pression artérielle, taux de cholestérol, etc.) La variable cible est celle qui indique la présence ou non d’une maladie cardiaque chez un individu. Ainsi, nous avons cherché à déterminer les caractéristiques des individus atteints par cette maladie afin de pouvoir les regrouper en classes en utilisant différentes méthodes. Pour ce faire, après avoir présenté les données de notre étude et effectué des analyses descriptives, nous avons testé différentes méthodes de Data Mining (SVM, régression logistique, classification par arbre de décision, K-means...). Durant cette phase, il est ressorti que la régression logistique était le modèle le plus performant. Par la suite, nous nous sommes consacrés à ce modèle pour établir nos résultats.