本项目基于Kaggle平台，利用机器学习技术进行新生儿健康状况分类预测，旨在通过分析医疗数据提升婴儿护理水平和早期疾病诊断能力。
心电图（CTG）是一种评估胎儿健康的简单方法，可以帮助医疗专业人员采取措施以预防胎儿和孕产妇死亡。该设备通过发送超声波脉冲并读取其响应来工作，从而显示胎儿心跳、胎动及子宫收缩等信息。
任务：创建一个模型对心宫图检查的结果（代表胎儿健康状况）进行分类。
数据探索与处理：
首先导入所需的工具包。
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
myfont = FontProperties(fname=rC:\Windows\Fonts\simhei.ttf, size=14)
sns.set(font=myfont.get_name())
# 忽略警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)
# 导入数据集
data = pd.read_csv(rD:)
```
注意：此处需确保路径正确，以便顺利导入心电图检查的数据。
5星
