dariiing / feedback-hhc Goto Github PK

Analiza opiniilor pacienților cu privire la tratamentul acordat de către agenția de furnizare a serviciilor de asistență medicală la domiciliu. Setul de date este disponibil la adresa https://data.cms.gov/provider-data/dataset/6jpm-sxkc . Setul de date conține informații referitoare la agenția care oferă servicii de asistență la domiciliu iar variabila target este calitatea îngrijirii pacientului. O analiză similară se găsește la adresa https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9407698/ . Utilizarea altor variabile pentru predicție: spre exemplu, utilizarea notelor clinice pentru a prezice spitalizarea pacientului https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7606545/ .

Tema 1: Selecția celor mai influente atribute (0.1) 1. Preprocesarea datelor (0.3) 2. Analiza exploratorie a setului de date: valorile medii și mediane, vizualizarea datelor sub forma unor histograme/ barplot-uri, etc. (0.6) 3. Selecția atributelor (utilizați spre exemplu PCA, Correlation-based Feature Selection, etc.)

Tema 2: predicția feedbackului pacienților privind calitatea serviciilor oferite de agenție Problema considerată este o problemă de clasificare multi-clasă. (0.6) Antrenați cel puțin 2 algoritmi de clasificare (spre exemplu, rețele neuronale, Random forest https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html , etc.) (0.3) Testați algoritmii antrenați și afișați metricile de performanță (0.1) Realizați o analiză comparativă a algoritmilor testați (spre exemplu utilizând ROC (receiver operating characteristic curve)

Echipa:

• Burghelea Daria E2
• Peste Ioana E2
• Manoliu Ana B4
• Constantin Ana B4
• Zaharia Alex B4