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HD_LOG_REG: 基于心脏病数据集的逻辑回归分析

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简介:
本研究运用逻辑回归模型对心脏病数据进行深入分析,旨在探索影响心脏健康的显著因素,为疾病预防与治疗提供科学依据。 使用心脏病数据集进行Logistic回归的项目是将Logistic回归应用于心脏病患者的数据集,并利用RStudio创建预测模型以识别潜在的心脏病患者。在该项目中使用的技术/框架包括Rmarkdown、电子表格等,同时会用到以下RStudio库:library(MASS),library(caret),library(Amelia),library(caTools),library(pROC),library(ROCR),library(plyr) , library(GGally), library(ggsci), library(cowplot),和 library(ggpubr)。安装所需的R软件包可以通过以下代码进行:`rpack <- c(MASS, caret, Amelia, caTools, pROC, ROCR, plyr,GGally, ggsci, cowplot, ggpubr) install.packages(rpack)`

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  • HD_LOG_REG:
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    本研究运用逻辑回归模型对心脏病数据进行深入分析,旨在探索影响心脏健康的显著因素,为疾病预防与治疗提供科学依据。 使用心脏病数据集进行Logistic回归的项目是将Logistic回归应用于心脏病患者的数据集,并利用RStudio创建预测模型以识别潜在的心脏病患者。在该项目中使用的技术/框架包括Rmarkdown、电子表格等,同时会用到以下RStudio库:library(MASS),library(caret),library(Amelia),library(caTools),library(pROC),library(ROCR),library(plyr) , library(GGally), library(ggsci), library(cowplot),和 library(ggpubr)。安装所需的R软件包可以通过以下代码进行:`rpack <- c(MASS, caret, Amelia, caTools, pROC, ROCR, plyr,GGally, ggsci, cowplot, ggpubr) install.packages(rpack)`
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    该数据集用于进行逻辑回归分析,包含多个自变量和一个二元因变量,旨在探索各因素之间的关系及预测模型构建。 逻辑回归数据集是指用于训练和测试逻辑回归模型的数据集合。这些数据通常包括特征变量和对应的标签或结果变量,通过分析这些数据可以帮助理解不同因素如何影响最终的二元分类决策。在进行机器学习项目时,获取高质量且合适的逻辑回归数据集对于提高模型性能至关重要。
  • Python类预测模型+文档说明+.zip
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    本资源提供了一个使用Python构建的心脏病患者二分类预测模型,采用逻辑回归算法。包含详细文档和相关数据集,便于学习与应用。 项目介绍:基于逻辑回归二分类的心脏病预测案例 数据来源:UCI机器学习库中的公开心脏病数据集。 算法实现:使用Python编程语言完成模型训练与测试。 界面设计:采用PHP技术构建前端交互页面。 准确率表现:模型在验证集中达到了84%以上的正确率水平,具备较高的实用性与可靠性。方法基于逻辑回归二分类算法进行预测建模。 本项目源码为个人毕业设计成果,所有代码均经过严格调试确认无误后上传分享;答辩时评审平均分高达96分,质量可靠值得信赖! 1. 所有发布的资源文件均已通过测试验证能够正常运行,并具备预期功能,请放心下载使用。 2. 该作品适合计算机相关专业(包括但不限于计算机科学、人工智能技术、通信工程与自动化控制等方向)的学生群体及教师研究人员参考借鉴;同样适用于编程新手入门学习进阶,亦可作为毕业设计选题或课程实践任务提交成果展示之用。 3. 对于具有一定基础的学习者而言,在掌握现有代码框架的基础上进行适当修改创新,则可以拓展出更多有趣的功能点。此类改进可用于完成学术论文、项目申报书等正式场合需求。 下载完毕后请务必先阅读文件夹内的README.md文档(若存在),以确保对整个项目的结构和运行流程有全面了解;同时提醒使用者注意版权问题,严禁用于任何商业目的或非法活动。
  • 在糖尿预测: logistic_regression
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    本研究运用Python编程语言和机器学习库Scikit-learn实施逻辑回归模型,对糖尿病患者的医疗记录进行二元分类预测,旨在评估患者是否可能患有糖尿病。通过细致的数据预处理、特征选择及算法调优步骤,该模型展示了较高的准确率与实用性。 我在糖尿病数据集上使用了logistic回归和决策树分类器模型,在确保两个模型的训练与测试数据集比率相同后,我发现logistic回归给出的结果准确性更高,大约为80%,而决策树分类器则约为75%。
  • .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)。
  • 糖尿类方法:模型
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    本研究探讨了利用逻辑回归模型对糖尿病进行分类的方法,并对其有效性进行了详细的数据分析和模型评估。 资源已被浏览查阅106次。糖尿病分类包括使用逻辑回归模型进行糖尿病分类的分析。据估计,全球约有4.15亿人患有糖尿病,占世界成年人口的大约11分之一。大约46%的糖尿病患者未被诊断出来。在“彩色计算机视觉编码器”课程中,我们学习了多种不同的机器学习算法。
  • Python实战
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    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。
  • 糖尿预测:运用与线性模型糖尿
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    本研究利用逻辑回归和线性回归模型对糖尿病数据进行深入分析,旨在提升疾病预测的准确性。通过这些统计方法的应用,我们能够更好地理解糖尿病的风险因素及其影响,为早期诊断和预防提供科学依据。 糖尿病回归通过逻辑回归模型和线性回归模型对糖尿病数据集进行预测分析。Regression.py文件包含了我们用于回归分析的实际代码。项目中使用的经过训练的模型可以下载并测试,而糖尿病.csv是我们在此项目中使用的数据集。
  • 研究指南-红酒质量教程
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    本教程旨在通过红酒质量数据集详解逻辑回归的应用与实践,适合初学者快速掌握逻辑回归模型的基本原理和建模技巧。 欢迎使用本教程!本段落是为那些在R中没有Logistic回归经验的人撰写的。如果您熟悉该理论,并且正在寻找更高级的技术,请尝试搜索相关文章来获取更多信息。此外,对于从未进行过研究的本科生来说,这篇文章可能会有所帮助。我试图使其变得非常简单,以便这些新生能够掌握一个基本概念。 我想尽可能详细地提供从头到尾的一般研究方法。我会逐一解释每个步骤,就像在讲述自己的故事一样。你可能想知道为什么我要问你的爱好是什么?原因很简单:通常情况下,我会根据个人喜好来确定研究主题。无论如何,让我们说清楚一点:我是一个红酒的忠实粉丝。自从大流行以来,我已经无法计算自己喝了多少葡萄酒了。因此,我对决定红酒口味的因素产生了好奇。 我不是专家,也没有去过任何酒庄。这只是出于好奇心而产生的问题而已。你觉得我在上面添加这些词的原因是什么?
  • 测试
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    简介:本数据集主要用于训练和评估逻辑回归模型的性能,包含用于预测二分类问题的各种特征与标签。 博客中使用了测试的数据集。