基于ML的医疗预测Web应用：疾病诊断工具

资源摘要信息:"Healthcare-ML-Based-Web-App是一个基于机器学习的Web应用程序，专注于疾病预测。这款应用能够通过机器学习技术预测多种疾病，包括但不限于乳腺癌、糖尿病、心脏病和肝病。为了实现预测功能，项目中涉及了多种模型文件，分别针对不同的疾病进行了开发，具体如下： 1. 癌症模型：Cancer Notebook.py - 用于乳腺癌预测的机器学习模型，基于相应的数据集进行训练和预测。 2. 糖尿病模型：糖尿病 Notebook.py - 该模型旨在预测糖尿病发生的可能性，通过分析糖尿病相关的数据集进行预测。 3. 心脏模型：Heart Notebook.py - 心脏疾病预测模型，利用心脏病相关数据集进行训练和预测。 4. 肾脏模型：肾脏 Notebook.py - 用于预测肾脏疾病的机器学习模型，基于肾脏疾病相关数据集进行建模。 5. 肝脏模型：Liver Notebook.py - 该模型针对肝脏疾病进行预测，使用印度肝病患者数据集进行训练和预测。 在进行模型开发的过程中，需要使用到一系列的数据集，以支持机器学习模型的训练和验证。各数据集文件的名称和位置如下： 1. 癌症数据集：cancer.csv - 存储在数据集文件夹中，包含了用于训练癌症模型的数据。 2. 糖尿病数据集：diabetes.csv - 该数据集同样存储在数据集文件夹中，提供了糖尿病预测模型所需的输入数据。 3. 心脏数据集：heart.csv - 用于训练心脏疾病预测模型的原始数据。 4. 肾脏疾病数据集：肾脏疾病.csv - 存储在数据集文件夹中，用于肾脏疾病预测模型的训练和验证。 5. 肝脏疾病数据集：indian_liver_patient.csv - 包含印度肝病患者的详细信息，用于训练肝脏疾病预测模型。 为了开发和部署上述的Web应用程序，项目开发者使用了Python编程语言。Python在机器学习领域广泛使用，拥有诸如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等丰富的数据科学和机器学习库，使得开发基于机器学习的Web应用变得更为高效和便捷。 在技术选型方面，该Web应用程序很有可能使用HTML作为前端的主要标记语言，因为HTML是构建Web页面的标准标记语言，能够为用户提供直观的界面，并且与后端的机器学习模型交互，将预测结果展示给用户。" 【标签】:"HTML"说明了该应用程序在前端开发方面采用了HTML技术，强调了用户界面的重要性，以及通过Web界面与用户进行互动的方式。 【压缩包子文件的文件名称列表】中显示了资源包的名称为"Healthcare-ML-Based-Web-App-main"，表明所有相关文件和代码都被打包在名为"Healthcare-ML-Based-Web-App-main"的压缩文件中，方便开发者下载、管理和部署应用程序。