의료비 예측 풀스택 프로젝트: React, Flask, MongoDB 및 머신러닝 모델 구축 및 개선 제안

핵심 기술: React.js 프론트엔드, Flask 백엔드, MongoDB 데이터베이스를 기반으로 구축된 의료비 예측 풀스택 프로젝트입니다. Random Forest와 XGBoost를 결합한 회귀 모델을 사용하여 사용자의 건강 정보를 기반으로 의료비를 예측하고, 그 결과를 개인별 대시보드에 시각화합니다.

기술적 세부사항:
* 프론트엔드: React.js를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축했습니다.
* 백엔드: Flask 프레임워크를 활용하여 API를 개발하고 데이터 처리를 담당합니다.
* 데이터베이스: MongoDB를 사용하여 사용자별 데이터(입력 정보, 예측 결과 등)를 저장 및 관리합니다.
* 머신러닝 모델: Random Forest와 XGBoost를 결합한 혼합 회귀 모델을 사용하여 의료비를 예측합니다.
* 예측 입력 변수: 나이, BMI, 자녀 수, 성별, 흡연 여부, 지역 (SW, NW, SE, NE).
* 주요 기능: 사용자 로그인, 건강 정보 입력, 비용 예측, 예측 결과 저장 및 시각화 (비용 이력 차트 포함).

개발 임팩트: 이 프로젝트는 실제 사용자 데이터를 기반으로 의료비를 예측하는 유용한 서비스를 제공하며, 머신러닝 모델을 실제 서비스에 통합하는 과정을 보여줍니다. 개인 맞춤형 데이터 관리 및 시각화를 통해 사용자에게 가치를 제공할 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 커뮤니티 반응에 대한 언급이 없으므로 생략합니다.)

개선 및 확장 제안: 현재 구현된 기능 외에도, 모델 성능 개선을 위한 추가 특성 공학(feature engineering), 다른 ML 알고리즘 탐색, 사용자 경험(UX) 개선(예: 입력 오류 방지, 더 나은 시각화 옵션), 실시간 데이터 연동, 예측 결과에 대한 설명력 강화 등을 고려해볼 수 있습니다.