Le projet de classification des patients victimes de l'AVC vise à développer un modèle prédictif basé sur des données médicales. En utilisant des algorithmes de machine learning, on a cherché à catégoriser les patients en fonction de leur risque d'AVC. Les caractéristiques telles que l'âge, les antécédents médicaux, les habitudes de vie et les paramètres biométriques sont probablement intégrées pour établir des modèles fiables. L'objectif est d'identifier les facteurs de risque prédictifs, permettant ainsi une intervention précoce et personnalisée pour réduire les risques d'AVC.

L'analyse et la prédiction des séries chronologiques de location de vélo avec des méthodes de visualisations et de prédictions avec les modèles ARIMA et LM.