从多个角度解析心力衰竭患者的存活重要因素（含代码和数据）
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：ZIP
简介：
本研究深入探讨了影响心力衰竭患者生存率的关键因素，结合数据分析与模型构建，旨在提高临床治疗效果。文中包含详细的数据处理代码及结果展示。
简介：本资源包包含了用于分析心力衰竭患者数据的Jupyter Notebook代码以及相关数据文件。此项目综合运用多种分析方法，包括Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险回归模型、斯皮尔曼相关性分析、t检验和卡方检验等手段，深入探讨了影响心力衰竭患者生存率的因素。通过初步的数据探索与可视化分析，我们发现年龄、射血分数（EF）、血清肌酐水平、血清钠浓度及随访期等因素对患者的生存率有显著的影响。之后利用随机森林模型预测患者的死亡几率，并确定关键影响因素。
研究结果为医疗机构和患者提供了重要的参考依据，有助于制定更有效的预防和治疗策略，从而提高心力衰竭患者的生存率与生活质量。
资源包内容：
1. Jupyter Notebook文件（.ipynb）：包含完整的分析代码及注释，详细展示了数据处理和分析的全过程。
2. 数据文件（.csv）：包括原始数据，供用户进行进一步的数据分析和测试。
适合人群：
1. 学习生存分析、统计检验以及机器学习的人士
2. 对数据分析感兴趣的爱好者
3. 在校大学生可以参考代码思路以完成毕业论文或期末论文。
4. 高校教师可将此资源包作为授课案例。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
