Con la data histórica se pudo obtener registros de personas sanas y de personas que tuvieron un infarto. Se tienen diferentes columnas, las cuales representaran los parámetros que influyen en el target, en este caso si tuvieron infarto o no.
Se realizaron diferentes análisis para encontrar datos atípicos, los cuales puedan sesgar el modelo de Machine Learning.
Se utilizaron diferentes fuentes de datos para tener un análisis mas preciso de acuerdo a los parámetros que se tenían
Se grafico en una matriz de correlación, los diferentes parámetros que se tenían en el dataset. Esto para poder obtener cuales son los valores que se van a considerar para el modelo.
Se obtuvo una precisión del 70%. Esto podría mejorarse haciendo una optimización al modelo, buscando mejor los parámetros que tiene como configuración.