Prédiction de l'AVC à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique

Dans le monde m?dical, l'accident vasculaire c?r?bral (AVC) est l'une des principales maladies qui menacent la vie humaine. Les causes de d?c?s les plus courantes dans le monde sont les accidents vasculaires c?r?braux, les maladies cardiaques et le cancer. Heureusement, les accidents vasculaires c?r?braux peuvent ?tre ?vit?s si les patients ? haut risque sont identifi?s avant la survenue d'un accident vasculaire c?r?bral. Un diagnostic m?dical pour la pr?diction d'un accident vasculaire c?r?bral est un processus complexe. Toutefois, des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ?tre utilis?s pour faciliter la pr?diction de l'AVC dans les premiers stades. La performance des algorithmes de classification d?pend d'un ensemble de donn?es ?quilibr?. Cette ?tude vise donc ? mettre en oeuvre des techniques de donn?es d?s?quilibr?es telles que le sous-?chantillonnage, le sur?chantillonnage et des techniques hybrides pour am?liorer la performance des mod?les de classification.