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intel-comp-saude-ufes/2024-1-P1-TB-treatment-abandonment-classifier

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Classificador de abandono do tratamento da turbeculose

Visão geral do projeto

Seja bem vindo ao repositório sobre o classificador de abandono do tratamento da tuberculose.

Este repositório contém arquivos com implementações em python e dados para um projeto sobre a utilização do machine learning com o objetivo de prever o abandono de pacientes no tratamento da tuberculose, no qual foram usados diferentes métodos e técnicas para se chegar ao resultado desejado.

Link para o video de apresentação do projeto: Video do classificador de abandono do tratamento da turbeculose

Imagem dos arquivos do projeto:

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Sumário

  1. Banco-dados
  2. Instalação
  3. Executar
  4. Contribuição
  5. Agradecimentos

Banco Dados

Os bancos de dados podem ser encontrados na pasta data com um arquivo zipado com o titulo : casos_tuberculose_2015-2022 com os dados originais a serem extraidos e, também, um arquivo csv com o nome tuberculose_imputed que é o dataset após a imputação de dados faltantes, utilizado na modelagem.

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Instalação

Para executar o projeto é necessário fazer umas instalações importantes antes de tudo (OBS: está sendo usado Ubuntu 22.04).

Primeiramente, é necessário ter os arquivos do programa apenas clonando na pasta que deseja:

git clone https://github.com/intel-comp-saude-ufes/2024-1-P1-TB-treatment-abandonment-classifier.git

Instale o python e suas dependencias do projeto que se encontram dentro de requirements.txt:

sudo apt-get install python3-pip

Dentro da pasta raiz que o repositório foi clonado insira o seguinte comando:

pip3 install -r requirements.txt

Caso o usuário queira usar JupyterLab, instale-o através do comando:

pip install jupyterlab

Executar projeto

Para executar o programa, basta executar o comando:

Para ver o Jupyter com a análise dos dados:

jupyter-lab abandono_trat_tuberculose_analise.ipynb

Para ver o Jupyter com a modelagem:

jupyter-lab modelando.ipynb

Contribuição

Se você achou o projeto útil e interessante, sinta-se à vontade para deixar sua contribuição.

  • Crie uma cópia do projeto original na sua conta.
  • No GitHub, clique no botão "Fork" no canto superior direito do repositório.
  • Use o comando git checkout -b <nome_branch> para criar um novo ramo.
  • Adicione suas alterações ao staged com git add ..
  • Confirme as alterações usando git commit -m 'add commit'
  • Envie suas alterações com git push origin <nome_branch>
  • Faça um pull request

Agradecimentos

Agradecimentos ao professor André Georghton Cardoso Pacheco por proporcionar a oportunidade de concretizar este projeto.

About

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Releases

No releases published

Packages

No packages published