Применение методов разведочного анализа и логистической регрессии для прогнозирования инсульта

Аннотация

Цель работы — продемонстрировать минимальный воспроизводимый цикл анализа данных (EDA) на примере Stroke Prediction Dataset: загрузка данных, вычисление описательных статистик, визуализация распределений признаков и их связи с целевой переменной («наличие инсульта»), а также построение простой модели классификации (логистическая регрессия) с базовой оценкой качества. Датасет загружен из открытого источника Kaggle, что упрощает повторение эксперимента. Результаты показывают, что даже простые методы позволяют выявить факторы риска инсульта и получить интерпретируемую модель.