# Calcoli scientifici con Julia/Diagnosi malattie cardiache

Calcoli scientifici con Julia
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Calcoli scientifici con JuliaCalcoli scientifici con Julia
* Economia
** Massimizzazione profittoCalcoli scientifici con Julia/Massimizzazione profitto
** Minimizzazione costiCalcoli scientifici con Julia/Minimizzazione costi
** Mutui e prestitiCalcoli scientifici con Julia/Mutui e prestiti
** Domanda e offertaCalcoli scientifici con Julia/Domanda e offerta
** Teoria dei giochiCalcoli scientifici con Julia/Teoria dei giochi
* Biologia
** Crescita popolazioneCalcoli scientifici con Julia/Crescita popolazione
* Geografia
** Cammino minimoCalcoli scientifici con Julia/Cammino minimo
** Commesso viaggiatoreCalcoli scientifici con Julia/Commesso viaggiatore
* Agraria
** Coltivazione terrenoCalcoli scientifici con Julia/Coltivazione terreno
* Fisica
** Lancio oggettoCalcoli scientifici con Julia/Lancio oggetto
** Circuiti elettriciCalcoli scientifici con Julia/Circuiti elettrici
* Chimica
** Tavola periodicaCalcoli scientifici con Julia/Tavola periodica
* Intelligenza artificiale
** Diagnosi malattie cardiacheCalcoli scientifici con Julia/Diagnosi malattie cardiache
* Appendice
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** Esercizi in JuliaCalcoli scientifici con Julia/Esercizi in Julia
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## Caricamento librerie

Innanzitutto occorre installare e utilizzare le seguenti librerie:

## Parte 1: Dati

Il dataset "heart.csv" scaricabile da kaggle contiene 1025 osservazioni, ciascuna delle quali contiene 14 variabili relative al cuore. Tali variabili sono le seguenti :
* age: l'età della persona in anni
* sex: il sesso della persona (1 = maschio, 0 = femmina)
* cp: dolore toracico sperimentato (1: angina tipica, 2: angina atipica, 3:dolore non anginale, 4: asintomatico)
* trestbps: pressione sanguigna a riposo della persona (mm/Hg al momento del ricovero in ospedale)
* chol: misurazione del colesterolo in mg/dl
* fbs: glicemia a digiuno della persona (> 120 mg/dl, 1 = vero; 0 = falso)
* restecg: elettrocardiogramma a riposo (0 = normale, 1 = con anomalia dell'onda ST-T, 2 = ipertrofia ventricolare sinistra probabile o definita secondo i criteri di Estes)
* thalach: frequenza cardiaca massima raggiunta dalla persona
* exang: angina indotta dall'esercizio (1 = sì; 0 = no)
* oldpeak: depressione ST indotta dall'esercizio ('ST' si riferisce alle posizioni sul diagramma ECG)
* slop: pendenza del segmento ST (valore 1: salita, valore 2: piano, valore 3: discesa)
* ca: numero di vasi principali (0-3)
* tal: disturbo del sangue chiamato talassemia (3 = normale; 6 = difetto fisso; 7 = difetto reversibile)
* target: malattie cardiache (0 = no, 1 = sì)
Caricamento dei dati:

## Parte 2 : Domanda di ricerca

Si vuole predire l'eventuale presenza di una malattia cardiaca nel paziente, predicendo la variabile target in base alle 13 suddette variabili.

## Parte 3: Modellizzazione e previsione

Si suddivide il dataset 2 parti : train_data formato dall'80% delle osservazioni su cui si addestra il modello di regressione logistica e test_data formato dal rimanente 20% su cui si prova il modello calcolandone l'accuracy:
Si crea il modello di regressione logistica sul training set, predicendo la variabile target in base alle restanti 13 variabili:
Si costruisce il vettore prediction con le previsioni fatte dal modello sul testing set:
Si costruisce un vettore di 1 e 0 in base alle probabilità contenute nel vettore prediction. Se la probabilità è maggiore del 50% assume valore 1 altrimenti 0. Poi si calcola l'accuracy che risulta pari all' 80,48% :
Quindi la regressione logistica è un buon modello predittivo per valutare la presenza di malattie cardiache.