Introducción

Regresión logística con pytorch sobre el dataset Heart Failure Clinical Records (2020).

Requisitos

• Python 3.12.3
• Pytorch
• Git

Instalación y dependencias

$ git clone https://github.com/JuanPardos/pytorch-logistic-reg
$ cd pytorch-logistic-reg
$ python -m venv .venv
Linux:
    $ source .venv/bin/activate
Windows (cmd):
    $ .venv\Scripts\activate.bat
$ pip install -r requirements.txt
Pytorch:
    Nvidia: $ pip install torch
    AMD(Linux): $ pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0
    CPU: $ pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
$ python main.py

(solo entrenamiento)

Notebook:

Comandos anteriores +

VsCode:
    $ pip install ipykernel
Jupyter Lab:
    $ pip install jupyterlab
    $ jupyter lab

(documentación, entrenamiento y predicción)

Google Colab (recomendado):

Subir el notebook, el archivo data.py, ejecutar y listo 🤯

Referencias

https://www.kaggle.com/datasets/aadarshvelu/heart-failure-prediction-clinical-records