↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约   我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病我们已经麻木了，因为一星期他就会好，但是随着长大，各种发炎、三高、心脏病、冠心病响应而生。 心脏病作为一种发作起来让人看了就觉得恐怖的疾病，每年不知道夺走多少生命。而那些患病健在的人们也必须在自己后续的生命里割舍太多东西，以防止心脏病发作。 没有得病的时候，我们永远觉得它离自己很远。我对心脏病的认知就是这样，我不知道它患病的原因，也不知哪些原因会引起心脏病。而患病后如何保持正常生活等等，一概不知。 今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此

心脏病的预测 心脏病是人类健康的头号杀手，每年全世界有1/3的死亡人口是由心脏病引起的，在我国每年有几十万人死于心脏病，通过体检数据建立一套心脏病预测系统是非常实用的。 本题研究的数据是真实的心脏病患者体检数据，为了能更好的预测，请分析数据（按照heart-disease.names中说明，用76个特征中的14个指定特征构建模型。以cleveland.data作为训练数据，以new.data作为测试数据），针对预测的目标及要求，构建合适的模型。 请根据提供的数据实现以下目标：

逻辑回归 在全球范围内，心血管疾病（CVD）造成的死亡人数多于癌症。 从这项为期15年的心脏研究队列中收集的真实心脏病患者的数据集可用于此任务。 该数据集具有16个患者特征。 请注意，所有功能均不包含任何验血信息。 脚步 检查每个属性/列的描述性统计数据 检查班级不平衡 建立物流模型 确定特征重要性 评估模型的性能指标 要求 Python Google Colab 配套 将熊猫作为pd导入 从sklearn.datasets导入load_iris 从sklearn.linear_model导入LogisticRegression 从sklearn导入指标 从sklearn.metrics导入f1_score 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 从sklearn导入linear_model 从sklearn.model_selection导

心脏疾病数据集的数据分析 我在Kaggle网站心脏病数据集上使用R进行了数据分析。 可在此处获取分析的pdf版本。 如果有问题，请发表评论，并帮助我改善代码并学得更好。 该分析包含：单变量分析，PCA和聚类

心脏病预测 Heart Disease prediction using 5 algorithms - Logistic regression, - Random forest, - Naive Bayes, - KNN(K Nearest Neighbors), - Decision Tree then improved accuracy by adjusting different aspect of algorithms. 最终决策树 数据集来源（） 数据集创建者： 匈牙利心脏病研究所。 布达佩斯：医学博士Andras Janosi 瑞士苏黎世大学医院：医学博士William Steinbrunn 瑞士巴塞尔大学医院：医学博士Matthias Pfisterer VA医疗中心，长滩和克利夫兰诊所基金会：Robert Detrano，医学博士。 数据集信息： 该数据库

心脏病预测：该项目涉及训练机器学习模型（K邻居分类器），以87％的准确性预测某人是否患有心脏病

UCI-Heart-ML 使用机器学习的心脏病患者数据可视化和预测 介绍 模型总结与方法 材料和方法 数据集 机器学习算法 黄砖 海生 比较和选择可视化模型 数据集的可视化 机器学习算法的可视化 1.逻辑回归 2.决策树 ML预测数据可视化 结论 参考

使用MIT-BIH数据集进行ECG分类 此仓库是和的实现 并专注于使用MIT-BIH数据集进行培训。 如果要使用CINC或开放式心律数据进行训练，请参阅原始研究论文的作者在编码的开放源代码。 Physonet上的MIT-BIH数据集简介： ://physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 相依性 与带有wfdb的Google colab环境，深层安装和numpy重新安装一致。 Python> = 3.6.7 keras == 2.2.5 张量流== 1.15.0 scikit学习== 0.21.3 wfdb == 2.2.1 deepdis

hd_knn_tree 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析。 还要与进行比较，以找出哪种模型可以更好地预测数据集。 使用的技术/框架 Rstudio Rmarkdown 使用的RStudio库 库（caTools） 图书馆（班） 图书馆（kknn） 图书馆（插入符号） 图书馆（ROCR） 库（rpart） 库（rpart.plot） 图书馆（MASS） 图书馆（tidyverse） 图书馆（ggsci） 安装R软件包 rpack <- c("kknn", "caret", "class","caTools", "ROCR", "rpart", "rpart.plot", "MASS", "tidyverse", "ggsci") install.packages(rpack) 数据集 来自UCI的包含76个代表患者状况的属性。 本文的数据集来

健康与心脏病患者心跳间隔序列的多尺度反馈比分析