利用水质数据集进行疾病预测

目前有几个可用的机器学习项目。由于它是一项领先的技术，因此有很多基于该领域的项目想法。这将有助于工程专业的学生完成他们最后一年的项目。利用机器学习从水质中预测疾病是最好的项目想法之一。2022世界杯亚洲区赛程表时间将帮助您实现这个项目的基本步骤。

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项目描述

与水有关的疾病是世界各地疾病和死亡的最大原因。水质引起的疾病是由被病毒、细菌、金属、毒素和其他化学污染物污染的水引起的。因此，我们需要持续监测水质，并从收集到的数据中获得洞见，以估计疾病爆发等主动发生的事件。目前，还没有根据水质预测疾病的系统。因此，我们需要一个水质监测系统，它还可以分析水质数据，估计可能的疾病传播，并在此类事件发生时发出警报。项目实施有一些里程碑。

• 收集的数据
• 将数据保存在云端
• 使用机器学习算法进行训练和测试
• 在移动设备上发出警报。

技术的使用

• 云计算
• 机器学习
• 物联网设备(如果可能的话)

项目实施

1. 第一步是在传感器的帮助下收集与水有关的数据。如果你没有实验传感器，你也可以找到预先收集的数据，其中包含温度、TDS、浊度、pH和导电性等属性。这些数据在许多网站上都很容易找到。
2. 之后，收集的数据应该存储在云端。这仅用于监视和存储数据。您可以使用云服务来存储数据。
3. 如果您想改进项目，您可以使用P10点阵显示显示水质数据。
4. 然后你必须训练和测试数据，因为你需要一个准确的数据集。水质相关数据集可以在世界卫生组织或西孟加拉邦污染控制委员会等任何卫生相关网站上轻松获得，也可以在Kaggle上找到。
5. 对于数据的训练和测试，可以使用梯度增强分类器机器学习算法。
6. 使用提供高级编辑和调试功能的spyder科学环境。
7. Scikit-learn也被称为learn，它是一个用python语言开发的机器学习库。它被用于分类，支持向量机，回归，梯度提升分类器和许多更多的算法。
8. 该算法有助于疾病的预测。
9. 下一步是向附近的政府机关或净水工厂发出警报。
10. 你可以使用push bullet应用程序，这是最简单的方式将数据从手机传输到pc，反之亦然。你只需要用同一个谷歌账号登录。你可以安装这个应用程序，只要你想发送通知。
11. 如果水质对健康有危害，它就会自动通知设备。

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