python分析心血管疾病数据

数据分析之旅：心血管疾病的预测模型

我们引入了一些关键的库和模块，这些是我们构建预测模型的基础。numpy 是我们处理数据的工具，sklearn 的模型选择和集成方法则是我们的得力助手。

一、数据加载

我们首先从 'cardiovascular_data.csv' 文件中读取数据，该文件包含了心血管疾病的相关数据。

二、数据预处理

数据预处理是任何机器学习项目的关键步骤。我们首先处理了数据中的缺失值，将问号（'?'）替换为 NaN 值并删除含有 NaN 的行。接着，我们还去除了具有异常值（如 'trestbps' 和 'chol' 值为0或负数）的样本，以确保我们的模型能在一个真实、合理的数据环境中进行训练。

三、特征选择

接下来，我们选择了对预测心血管疾病最重要的特征。这些特征包括年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇、最大心跳数、运动诱发的心绞痛以及心电图运动峰值。我们将使用这些特征来训练我们的模型。

四、模型训练

在选择了特征后，我们将数据集分为训练集和测试集。我们使用了 sklearn 的 train_test_split 函数，将数据的 70% 用于训练，30% 用于测试。然后，我们创建了一个随机森林分类器模型，并使用训练数据对其进行训练。

五、模型评估

模型训练完成后，我们在测试集上进行预测，并使用 classification_report 函数打印出模型的性能报告。这份报告会告诉我们模型对各种类别的预测准确率、召回率、F1 分数等关键指标。

我们的目标是利用这些心血管疾病的数据，构建一个能够准确预测疾病的模型。通过数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤，我们可以不断优化模型的性能，为未来的心血管疾病预测提供更准确的依据。