Zane Xu 88021e4a4b 添加Module2心血管疾病预测模型和Flask API ...

Part A: 模型训练与保存
- train_and_save.py: 一次性脚本，训练XGBoost模型并保存完整Pipeline
- cardio_predictor_model.pkl: 包含预处理器和分类器的完整Pipeline

Part B: Flask API部署
- app.py: 提供/predict_cardio接口，接收11个特征值并返回预测结果
- 包含输入验证、数据处理和模型加载功能

Part C: 前端交互界面
- templates/index.html: 响应式HTML表单，集成JavaScript Fetch API
- 提供示例数据填充和实时预测结果显示

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

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data

添加Module1数据可视化仪表板和心血管疾病数据

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module1_dashboard

添加Module1数据可视化仪表板和心血管疾病数据

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module2_predictor

添加Module2心血管疾病预测模型和Flask API

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.gitignore

添加.gitignore文件和项目依赖文件

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requirements.txt

添加.gitignore文件和项目依赖文件

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Python 46.4%