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ML-Heart-Disease: 利用随机森林预测与分析心脏病

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简介：
ML-Heart-Disease项目运用随机森林算法对心脏病进行精准预测和深入分析，旨在通过机器学习技术提高心血管疾病诊断效率及准确性。 使用随机森林进行心脏疾病预测和分析。

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  • ML-Heart-Disease: 利用随机森林预测与分析心脏病
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    ML-Heart-Disease项目运用随机森林算法对心脏病进行精准预测和深入分析，旨在通过机器学习技术提高心血管疾病诊断效率及准确性。 使用随机森林进行心脏疾病预测和分析。
     
  • 利用随机森林进行肝脏疾病的预测
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    本研究采用随机森林算法，旨在构建高效预测模型以识别肝脏疾病风险，通过分析大量医疗数据，提高早期诊断准确性。 基于随机森林的肝脏疾病预测模型可以直接通过指定路径地址运行代码。数据集data2是从SEERStat下载的。
     
  • 心脏病数据集 - Heart Disease Dataset
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    心脏病数据集包含了用于研究和预测心脏疾病的各种患者医疗记录。该数据集旨在帮助研究人员开发早期诊断模型，并改善治疗方案。 本数据集由匈牙利心脏病研究所、瑞士苏黎世大学医院、瑞士巴塞尔大学医院以及长滩和克里夫兰临床基金会提供。其中包括多个文件：heart-disease.cost, heartdisease.delay, heartdisease.expense, heart-disease.group, heart-disease.names, heartdisease_ask-detrano (两个同名文件), heartdisease_processed.cleveland.data, heartdisease_cleve.mod, heartdisease_cleveland.data, heartdisease_long-beach-va.data, heartdisease_new.data, heartdisease_processed.hungarian.data, heartdisease_processed.switzerland .data 和heartdisease_processed.va.data。
     
  • 心脏病数据集（UCI heart-disease）
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    心脏病数据集是由UCI机器学习库提供的一个经典的数据集合，用于研究和预测心脏疾病的风险因素及病情发展。该数据集包含数百个患者的医疗记录与诊断结果，为研究人员提供了一个宝贵的研究资源，以开发更有效的早期检测方法和治疗方案。 The file cleveland.data was messed up when we lost node cip2 and loaded the file on node ics. The processed.cleveland.data file seems to be in good shape and is usable (for the situation with 14 attributes). I will clean up cleveland.data as soon as possible. Bad news: my original copy of the database appears to be corrupted, so Ill have to go back to the donor to get a new copy. David Aha
     
  • 心脏病人数据的机器学习可视化与预测：UCI-Heart-ML
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    UCI-Heart-ML项目运用机器学习技术分析心脏病人的医疗数据，并通过可视化工具展示结果，旨在提高对心脏疾病发展趋势的理解及预测能力。 UCI-Heart-ML使用机器学习对心脏病患者数据进行可视化和预测的介绍、模型总结与方法材料如下： **材料和方法** 1. **数据集**: 用于分析的数据集合。 2. **机器学习算法**: 包括逻辑回归和决策树等。 **比较与选择** 在多种可能的方法中，选择了最合适的机器学习算法进行心脏病患者的预测建模，并对这些模型进行了详细的评估。 **数据集的可视化** - 展示了原始数据集中各种特征之间的关系。 **机器学习算法的可视化** 1. **逻辑回归**: 通过图形展示该模型如何根据输入变量做出预测。 2. **决策树**: 可视化展示了决策过程中的每个节点和分支，便于理解整个流程。 **结论** 通过对心脏病患者的数据进行分析，并应用不同的机器学习方法来构建预测模型，可以有效地识别出哪些因素与患病风险相关联。
     
  • 心脏疾病的预测分析
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    本研究聚焦于利用数据分析技术进行心脏疾病早期预测。通过综合多种因素如生活习惯、遗传背景及既往病史等数据，建立精准模型以提升心脏病预警效率和准确性。 心血管疾病预测这一项目旨在利用数据科学方法来分析各种因素，并预测个体是否可能患有心血管疾病（CVD）。作为全球死亡率最高的疾病之一，早期的预防与干预显得尤为重要。该项目通过使用机器学习算法对历史患者数据进行建模，以识别出可能导致心血管疾病的潜在风险因素。 以下是项目的大概步骤： 1. 数据获取：项目可能会基于公开的心血管疾病数据集，如 Framingham Heart Study 或其他医学研究的数据。 2. 数据预处理：包括清洗、缺失值处理、异常值检测以及编码变量（例如分类数据的独热编码）等操作。 3. 特征工程：可能涉及特征选择和提取，比如计算年龄离散化、性别一键编码或血压标准化以优化模型性能。 4. 模型训练：在 Jupyter Notebook 中进行实验，尝试多种机器学习算法如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、梯度提升机及神经网络等。 5. 模型评估：利用交叉验证来评价模型的准确率、召回率、F1 分数和 AUC-ROC 曲线等指标。 6. 结果解释：通过分析特征的重要性，找出影响心血管疾病风险的关键因素。 7. 可视化：使用 matplotlib 和 seaborn 库创建图表以直观展示数据分布及预测结果。 在 Cardiovascular-Disease-Prediction-master 文件夹中可能包含以下内容： - `data` 目录：存放原始和预处理后的数据文件。 - `notebooks` 目录：记录项目每一步的 Jupyter Notebook，包括数据探索、模型训练与分析等。 - `models` 目录：存储已训练好的模型及其参数。 - `scripts` 目录：可能包含用于自动化任务如数据预处理或评估脚本的 Python 脚本。 - `README.md` 文件：项目简介和指南，包括如何运行及理解项目的说明。 通过这个项目，可以学习到利用数据科学方法解决实际问题的方法，特别是医疗健康领域的预测分析。同时提供了使用 Jupyter Notebook 进行数据分析与机器学习实践的例子，对于初学者来说十分有价值。
     
  • RF_Reg_C.zip_随机森林预测与分类
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    RF_Reg_C.zip包含了一个基于随机森林算法的数据分析项目，适用于回归和分类任务。该项目提供了灵活且强大的模型训练、评估工具，助力用户深入理解数据模式。 随机森林实现分类和预测的代码及一些实例。
     
  • 随机森林.rar_ Matlab_ 筛选_ 随机森林因素分析_ 房价预测
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的随机森林算法代码，应用于房价预测中的特征筛选与因素分析，帮助用户深入理解影响房价的关键变量。 利用随机森林方法分析各种因素对市场房价的影响，并能够确定不同因素的重要性顺序，从而筛选出几个最关键的因素。