Advertisement

心脏病数据实验4（适用于大数据分析）.xlsx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文件为心脏病数据分析实验第四部分的数据集，专为研究者和学生设计，涵盖大量患者信息及结果，旨在促进对心脏病预测模型的大数据分析与建模。 实验4使用了心脏病数据.xlsx文件，该文件用于大数据实验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 心脏病数据实验4（适用于大数据分析）.xlsx
    优质
    本文件为心脏病数据分析实验第四部分的数据集，专为研究者和学生设计，涵盖大量患者信息及结果，旨在促进对心脏病预测模型的大数据分析与建模。 实验4使用了心脏病数据.xlsx文件，该文件用于大数据实验。
     
  • 心脏病数据集的Python数据分析实战
    优质
    本书通过实际案例教授读者如何使用Python进行心脏病数据集的分析，涵盖数据清洗、探索性数据分析及建模等内容。适合对医疗数据分析感兴趣的编程爱好者和专业人士阅读。 我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病已经让我们麻木了，因为一星期左右它们就会痊愈。然而随着年龄的增长，各种发炎、三高以及心脏病等问题也随之而来。作为一种发作时令人感到恐惧的疾病，心脏病每年夺走无数生命。那些患病而幸存下来的人们也必须在自己后续的生命中放弃许多东西来预防心脏病再次发生。 没有得病的时候，我们总觉得自己离它很远。我对心脏病的认识就是这样：我不知道它的病因是什么，也不知道哪些因素会引发心脏病；更不知道一旦患病后如何维持正常生活等等问题的答案。今天我在Kaggle上看到一个关于心脏病的数据集（具体下载地址和源码可在文中找到），借此机会重新整理一下这段文字内容，去掉其中的链接信息等。
     
  • 心脏疾病数据分析1.ipynb
    优质
    本笔记本包含对心脏疾病相关数据集的深入分析，利用Python和Jupyter Notebook进行数据清洗、探索性分析及模型构建，旨在识别影响心脏病的关键因素。 心脏病数据分析1.ipynb这份文件包含了对心脏病数据进行分析的内容。
     
  • 心脏病数据.csv，UCI心脏病数据集的子集
    优质
    这个CSV文件包含了UCI心脏病数据库中的部分数据，适用于研究和分析心脏病的相关因素及特征。 数据属性如下： - age：该朋友的年龄。 - sex：该朋友的性别（1表示男性，0表示女性）。 - cp：经历过的胸痛类型（值1代表典型心绞痛；值2代表非典型性心绞痛；值3代表非心绞痛；值4代表无症状）。 - trestbps：静息血压（入院时的毫米汞柱读数）。 - chol：该朋友的胆固醇测量结果，单位为mg/dl。 - fbs：空腹血糖水平是否大于120 mg/dl （1表示是，0表示否）。 - restecg：静息心电图检测（0代表正常；1代表有ST-T波异常；2代表根据Estes标准显示可能或确定的左心室肥大）。 - thalach：该朋友达到的最大心率值。 - exang：运动引起的心绞痛情况（1表示有过，0表示没有）。 - oldpeak：由运动引起的相对于休息时的ST抑制程度。 - slope：最高运动ST段斜率（值1代表上坡；值2代表平坦；值3代表下坡）。 - ca：荧光显影的主要血管数量（范围从0到4）。 - thal：地中海贫血病类型（3表示正常，6表示固定缺陷，7表示可逆缺陷）。 - target：是否患有心脏病（1表示有，0表示无）。
     
  • 心脏病UCI数据集
    优质
    心脏病UCI数据集包含了用于预测个人是否患有心脏疾病的风险因素和医疗检查结果，是机器学习研究中的一个经典资源。 该数据库包含76个属性，但所有已发布的实验仅引用了其中的14个属性子集。特别是克利夫兰数据库是迄今为止机器学习研究人员使用的唯一一个数据库。“目标”字段表示患者是否患有心脏病。
     
  • UCI心脏疾病数据集
    优质
    UCI心脏疾病数据集是由科研机构与医院合作提供的医疗数据库，用于研究和预测个体患心脏病的风险。该数据集包含患者的年龄、性别、血压等信息及是否患有心脏疾病的标签，是机器学习中分类任务的经典案例之一。 Heart Disease UCI数据集的相关详细信息可以参考这篇文章：https://blog..net/didi_ya/article/details/120196857 去掉链接后的版本如下： 关于Heart Disease UCI数据集的详细信息可以在相关文章中找到。
     
  • Framingham心脏疾病数据集
    优质
    Framingham心脏疾病数据集是由美国国立心脏、肺和血液研究所资助的研究项目，包含大量关于心血管疾病的临床数据，用于研究预测模型。 CSV数据集通常包含表格形式的数据，用于存储或交换结构化信息。这类文件格式简单、易于解析，并且被广泛应用于数据分析和机器学习项目中。用户可以轻松地将各种类型的信息组织进CSV文件里，例如客户记录、产品目录或者实验结果等。 对于研究人员及开发者而言，利用CSV数据集进行探索性分析或是构建模型是非常常见的一种做法。这类数据集能够帮助他们更好地理解问题背景，并据此开发出更有效的解决方案或算法。