单元3专案 介绍 目标： 心血管疾病（CVD）是全球主要的死亡原因，每年夺走约1700万人的生命。 我们对该项目的目标是，在预测CVD的患病率时，提供能够识别和定义保护因素和风险因素的最佳模型。 通过了解这些因素，我们将能够针对最佳的一级预防方法，并帮助阻止患者中某些CVD的可能发展。 问题： 就准确性而言，这类数据集表现最佳的“原始”模型是什么？ 在对有和没有CVD的患者进行分类时，最重要的因素是什么？ 在预测观察结果是否患有CVD时，最重要的风险和保护因素是什么？ 方法 在这个项目中，我们将使用OSEMN流程： 获取：我们的数据集是从Kaggle的网站收集的，然后下载到我们计算机上的本地文件中。 检查和清理：这是我们检查干净数据的地方。 在本节中，我们将寻找：离群值，空值，确保某些列中的值合理，并查看每列中的值的类型（分类与数字）。 探索：我们会查看数据以及要素与目标之

机器学习CNN模型在心血管疾病诊疗中的临床应用及研究进展.pdf

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心血管疾病预测

逻辑回归 在全球范围内，心血管疾病（CVD）造成的死亡人数多于癌症。 从这项为期15年的心脏研究队列中收集的真实心脏病患者的数据集可用于此任务。 该数据集具有16个患者特征。 请注意，所有功能均不包含任何验血信息。 脚步 检查每个属性/列的描述性统计数据 检查班级不平衡 建立物流模型 确定特征重要性 评估模型的性能指标 要求 Python Google Colab 配套 将熊猫作为pd导入 从sklearn.datasets导入load_iris 从sklearn.linear_model导入LogisticRegression 从sklearn导入指标 从sklearn.metrics导入f1_score 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 从sklearn导入linear_model 从sklearn.model_selection导

心脏疾病预测 来自Kaggle的心血管疾病数据集-用于培训。

心血管疾病的趋势和决定因素 简要说明：分析了WHO MONICA（心血管疾病趋势和决定因素的跨国监测）数据集，以查找与心血管疾病死亡率相关的人口统计学和生理指标。 使用卡方检验执行单变量和多变量分析，以找到具有战略意义的变量，并绘制图表以可视化所生成的输出。 进行逻辑回归以发现预测因素之间的关联强度，例如高胆固醇，吸烟状况，高血压和先前的心肌梗死可预测结果（死亡或活着）。 最佳发现：住院状态是心血管疾病死亡率的最强预测指标。 KNN方法优于多变量logistic回归模型，该模型产生的McFadden R2值在55-65％的中等范围内。 决策树方法产生了关于男性死亡的最准确预测（77％），而Wheareas Random Forest产生了女性死亡的最准确预测（78.6％）。