基于随机森林的智能健康推荐助手（心脏病和慢性肾病预测及药物推荐）- 机器学习算法的应用（附Python代码与数据集）

简介：
本项目运用随机森林算法构建了智能健康推荐系统，专门针对心脏病和慢性肾病进行风险评估，并提供个性化药物建议。同时提供了详细的Python实现代码和相关数据集。 本项目基于Kaggle公开数据集进行心脏病和慢性肾病的特征筛选与提取，并选用随机森林机器学习模型训练以预测疾病并提供相应的药物推荐，旨在打造实用性的智能医疗助手。 项目的运行环境要求Python 3.6及以上版本，在Windows环境下建议使用Anaconda配置所需开发环境。项目包含两个功能模块：疾病预测和药物推荐，每个部分又细分为三个子模块——输入数据、模型应用及具体操作。其中，“疾病预测”旨在构建一个小型健康评估系统用于心脏病与慢性肾病的诊断；“药物推荐”则提供覆盖800余种症状下的用药建议。“输入数据”的环节中涵盖用户手动填写的信息（如性别和年龄）以及通过传感器获取的数据（例如心率、心电图波形参数）。为了提升用户体验，项目设计了直接从各类传感器读取所有必要信息以进行预测的功能。