Essa pipeline treina e avalia 4 modelos e um ensemble para classificação de 5 classes de batimentos cardíacos:

• Normal (0)
• Supraventricular (1)
• Ventricular (2)
• Fusão (3)
• Desconhecido (4)

O dataset está disponivel em: https://www.kaggle.com/datasets/shayanfazeli/heartbeat

Os modelos utilizados são:

• Random Forest;
• XGBoost;
• MLP;
• CNN;
• Ensemble do Random Forest, XGBoost e CNN, usando como meta modelo a Regressão Logística.

*Os hiperparamêtros foram otimizados usando o RandomSearch;

Execução da Pipeline:

1. pip install requirements.txt
2. optimize.py (otimização)
3. train_evaluate.py (modelos individuais)
4. ensemble.py