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心脏守护者:利用患者医疗数据进行心脏病发作风险预测的数据集模型

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简介:
本项目通过分析患者的医疗记录,构建了用于预测心脏病发作风险的数据模型,旨在早期识别高危个体并提供个性化预防建议。 节省心力 一个基本的GitHub存储库模板用于单击一次初始化开源项目。您是否想知道自己的心脏健康状况?或者想预测一个人在高温下可能面临的危险吗?那么这个项目适合你!使用你的机器学习技能来预测心脏病发作的可能性,并尽量提高其准确性。 项目结构: ├── datasets/ 包含关于太空任务的数据集。 ├── notebooks/ 存储用于分析这些数据的Jupyter notebook文件。 入门先决条件: 所需软件:网络浏览器或Anaconda软件 需要知识:对git和github的基本了解,包括存储库(本地-远程-上游)、问题、请求请求等概念。还需要知道如何克隆存储库、提交更改以及将更改推送到远程仓库以进行EDA和可视化。

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客服
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    本项目通过分析患者的医疗记录,构建了用于预测心脏病发作风险的数据模型,旨在早期识别高危个体并提供个性化预防建议。 节省心力 一个基本的GitHub存储库模板用于单击一次初始化开源项目。您是否想知道自己的心脏健康状况?或者想预测一个人在高温下可能面临的危险吗?那么这个项目适合你!使用你的机器学习技能来预测心脏病发作的可能性,并尽量提高其准确性。 项目结构: ├── datasets/ 包含关于太空任务的数据集。 ├── notebooks/ 存储用于分析这些数据的Jupyter notebook文件。 入门先决条件: 所需软件:网络浏览器或Anaconda软件 需要知识:对git和github的基本了解,包括存储库(本地-远程-上游)、问题、请求请求等概念。还需要知道如何克隆存储库、提交更改以及将更改推送到远程仓库以进行EDA和可视化。
  • .rar
    优质
    本项目旨在构建心脏病患者的病情预测模型,通过分析影响心脏健康的多种因素,利用机器学习算法来预测疾病发展趋势,为临床治疗提供参考。 心脏病疾病预测.rar
  • 健康:
    优质
    本课程专注于介绍如何通过识别和管理关键风险因素来预防心脏病,帮助参与者了解自身的心脏病患病几率,并提供实用建议以维护心血管健康。 心脏病预测涉及通过分析个人的健康数据来评估一个人患心脏病的风险。这种方法可以帮助早期发现潜在的心脏问题,并采取预防措施以减少患病风险。
  • 分类:
    优质
    本文章详细介绍了心脏疾病的不同类型,并探讨了如何通过生活习惯和医学检查来评估和降低患心脏病的风险。 心脏疾病分类:预测是否患有心脏病是数据科学领域的一个经典问题,旨在利用机器学习算法根据一系列医疗特征(如年龄、性别、血压、胆固醇水平)来预测个体是否有患心脏病的风险。这种分析对于早期发现、预防及治疗心脏疾病具有重要意义。 通常此类项目会通过Jupyter Notebook实现。这是一种交互式的编程环境,广泛应用于数据分析和可视化,并特别适合用于机器学习项目的开发与展示。用户能够在此环境中编写Python代码、处理数据集、构建模型并呈现结果。 Heart-Diseases-Classification-master是该项目的源码库名称,“master”表明这是项目的主要分支版本,通常包含最稳定且最新的代码。这个目录可能包括了数据文件(如CSV格式的数据)、预处理脚本和可视化报告等组件。 在这一心脏疾病预测项目中,可能会执行以下步骤: 1. 数据获取:从公开的医学数据库(例如UCI机器学习库)下载患者的各种健康指标。 2. 数据清洗与准备:进行必要的清理工作、填补缺失值及转换变量类型等工作,比如将分类数据编码为数值形式等。 3. 特征工程:通过特征选择或创建新预测因子来增强模型的性能。这可能包括缩放和变换原有特征以优化算法的表现力。 4. 模型构建与训练:使用多种机器学习方法(如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机或神经网络)建立分类器,并进行适当的参数调整。 5. 交叉验证及评估:采用交叉验证技术来评价模型的准确性和泛化能力,确保不会出现过度拟合或欠拟合的情况。 6. 结果分析与可视化:通过混淆矩阵、精度率、召回率和F1分数等度量标准对预测效果进行定量测量,并利用图表展示关键发现。 此项目展示了机器学习技术在医疗健康领域的实际应用价值,并为其他研究人员提供了一个有价值的参考案例,以进一步提升心脏疾病早期预警系统的准确性和实用性。
  • .csv,UCI
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    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)。
  • :UCI
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    本研究利用UCI数据集分析和建模,旨在准确预测心脏疾病的发生风险,为早期预防提供科学依据。 ### 心脏病预测 该实验旨在根据心脏病的缺失情况来简单地预测其存在与否。 #### 关于数据集: 此数据集可以在Kaggle上获得,并且可以从UCI机器学习存储库中下载。 数据包含总共14个属性,具体如下: - **年龄**:以岁为单位 - **性别**:性别(1=男性;0=女性) - **cp**: 胸痛类型 值说明: - 1: 典型心绞痛 - 2: 非典型心绞痛 - 3: 不典型非心绞痛 - 4: 无症状 - **trestbps**:静息血压(以毫米汞柱为单位) - **chol**:血清胆固醇,mg/dl - **fbs** :空腹血糖 > 120 mg/dl (1=是;0=否) - **restecg**: 静息心电图结果 值说明: - 0: 正常 - 1: ST-T波异常(T波倒置和或ST升高或降低> 0.05 mV) - 2:符合Estes标准显示可能或确定的左心室肥大 - **thalach**:达到的最大心率 - **exang**: 运动引起的心绞痛
  • ——Cleveland.data
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    Cleveland.data包含用于心脏病预测的研究数据集,涵盖患者的年龄、血压、胆固醇水平等指标,旨在通过机器学习模型评估心脏疾病风险。 心脏病是导致人类健康问题的主要原因之一,每年全球约有三分之一的死亡案例与心脏病相关,在我国每年也有数十万人因心脏病去世。因此,通过分析体检数据来建立一套可靠的心脏病预测系统具有重要意义。 本研究使用的是真实的心脏病患者体检数据集。根据文档heart-disease.names中的说明,我们选取了76个特征中的14个指定特征构建模型,并以cleveland.data作为训练数据,new.data作为测试数据进行分析和建模。目标是建立一个能够有效预测心脏病风险的系统。