心脏病专题

深度学习Week5-心脏病预测（RNN）

🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]中的学习记录博客 🍦 参考文章：[🔗深度学习100例-循环神经网络（RNN）心脏病预测] 🍖 原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制] 难度：新手入门⭐ 🍺要求：本地读取并加载数据。（✔）了解循环神经网络（RNN）的构建过程（✔）测试集accuracy到达87%（✔） 🍻拔高：测试集accuracy到达89%（X）环境：

机器学习：基于心脏病数据集的XGBoost分类预测

目录一、简介原理：二、实战演练 1.数据准备 2.数据读取/载入 3.数据预处理 4.可视化处理 5.对离散变量进行编码 6.模型训练与预测 7.特征选择 8.通过调整参数获得更好的效果核心参数调优网格调参法一、简介 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升决策树（Gradient Boosti

数据可视化案例-基于决策树的心脏病病情预测

基于决策树的心脏病病情预测一、数据描述1、导入模块和数据集2、数据探索二、决策树分类可视化分析1、划分训练集和测试集2、模型训练3、模型性能评估一、数据描述 heart.csv数据集中包含14个特征变量，303个样本。利用该数据集，可以使用sklearn模块中的决策树分类器构建分类模型。具体的变量信息如下所示： 1、导入模块和数据集 # 导入模块import nu

预防心脏病

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心脏病患者的福音：AI辅助急救电话接听员掌握患者一手情况

编译 | 李舒阳作者 | Adele Peters 来源 | Fastcompany 病人在医院以外的地方出现心脏骤停时，急救必须分秒必争。因为每过一分钟，患者的存活几率就会降低 10％。急救的第一步是识别患者是否出现心脏停搏，可是对电话另一端的紧急医疗调度员来讲，仅借助于病人那些惊慌失措的亲友的传达，很难对患者症状做出正确的判断，挑战性很大。如今在哥本哈根，

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建心脏病发作预测模型

🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

UCI心脏病数据集二分类预测（LightGBM + 贝叶斯参数调优 + plotly模型评价可视化）

目录一、导入数据二、数据预处理探索性数据分析三、特征工程四、模型训练，参数调优五、模型评价一、导入数据 # 导入数据集import pandas as pddata = pd.read_csv(r"C:\Users\Terry\Desktop\heart.csv")data 数据集有1025行，14列。每行表示一个病人。13列表示特征，1列表示标

计算机毕业设计基于大数据的心脏病患者数据分析管理系统的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟 ————————————————计算机毕业设计《1000套》✌ 目录 1、项目介绍及开发技术 1.1 项目介绍

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基于python的心脏病个人指数数据集数据处理——结课论文

前言:此论文是小赵的python数据分析与应用的结课作业，未上传论文涉及的所有数据集，本论文所涉及的数据预处理，数据分析和可视化仅以这些数据集为准，所有处理方法，结果以及结论仅个人观点。心脏病个人指数数据集数据处理摘要：本论文包含了对心脏病个人指数数据集的概述，数据预处理，数据可视化以及数据分析还有相关代码，整体论文实现以下内容：数据预处理，包括异常数据处理，缺省数据处理

背部撞墙功，让你远离心脏病、颈椎病！

背部是以脊椎为中心的整个人体的全息缩影，人体的五脏六腑均可在背部找到相应的对应区，如背上部对应肺和心脏，背下部对应脾、胃、肝、胆，腰部对应肾、膀胱、大肠和小肠。 1、大椎突出、色素沉着肩颈长期劳损，易引发肩周炎，肩颈经络不通，脑部供血供氧不足，容易头晕头痛，心慌胸闷。长痘，肠道宿便便堆积，毒素代谢缓慢，便秘、腹胀、肠鸣。 2、肺区、毛孔粗大、色素沉着、长痘肺功能减弱，易引发鼻咽问题，鼻炎、咽

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例，时长06:48 视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据，时长09:58 视频

机器学习-基于KNN和LMKNN的心脏病预测

一、简介和环境准备 knn一般指邻近算法。邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。而lmknn是局部均值k最近邻分类算法。本次实验环境需要用的是Google Colab和Google Drive，文件后缀是.ipynb可以直接用。非常轻量不用安装配置啥的，前者是像notebooks的网页编辑器，后者是谷歌云盘，用来

R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化

最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风