脑中风数据集，一共有3566条数据，10个字段，包含患者性别、年龄、症状、工作类别、居住类别、是否吸烟等详细数据。使用支持向量机、决策树、逻辑回归、随机森林模型，精度都可达0.95。 ================== 脑中风又名脑卒中，是颅内血管破裂或堵塞引起的脑组织坏死进而产生的一系列症状，包括脑出血、脑梗死等。若不及时治疗，患者可能会死亡；而即使治疗及时，患者也有可能会残疾。 近年来，慢性疾病如中风、缺血性心脏病、肺癌、慢性阻塞性肺病和肝癌大幅增加，已成为中国过早死亡的主要原因。中国已经成为全球中风发病风险最高的国家，其居民中风的风险率达到了39.3%。而导致中风的原因，基本和生活习惯有关，高血压、吸烟、饮酒、高钠摄入这些都是中风的危险因素。研究显示，目前中国仅有10%到20%的中风患者可在3小时内被送到医院，治疗时间越晚，患者脑部的损害就越大。 中国高中风死亡率的现状，提醒着社会应投入更多的防控措施。《中国脑卒中防治：进展与挑战》就指出，虽然在中国，中风的发病率和患病人数都远高于心脏病，但相关医疗资源的可及性和质量水平却在32个可防控疾病中排名倒数第二。因此，预防重于治疗。

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我国慢性疾病调查数据显示,目前全国慢性疾病确诊患者的数量达到了2.6亿 我国是世界上慢性疾病患者最多的国家，慢性疾病是一类高致残率、高死亡率而 且无法治愈的终身性疾病，已经成为当前我国医疗卫生事业发展道路上最大的障 碍。由于慢性疾病的特殊性，研究发现疾病预防是慢性疾病管理中最有效的措施， 疾病预测的研究对提高慢性疾病管理效率有着重要的意义。随着互联网和大数据 的发展，医疗数据的形式和数量不断增加，人们开始将数学模型用于疾病研究中， 通过定量分析的方法研究疾病的发病特征和原理，由于机器学习方法在处理复杂 数据问题时可以获得较好的精确度，被越来越多的人用于对疾病的预测研究。 在此背景下，本文旨在采用机器学习方法建立慢性疾病预测模型，在此基础上 搭建慢性疾病风险预测系统，通过该系统实现对用户慢性疾病风险的预测，进而 实现对高危人群的预警和疾病干预，达到对慢性疾病有效管理的目的。本文的主 要研究内容如下: (1)提出了新型慢性疾病管理模式。通过对我国目前的传统慢性疾病管理模 式的研究，分析了传统慢病管理模式存在的问题，结合新一代信息技术提出了新 型慢性疾病管理模式，强调疾病预测在慢性疾病管理中

B.技术疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 最终疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 机器学习-机器学习是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法。 它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式并在最少的人工干预下做出决策。 Scikit-learn（Sklearn）是用于Python中机器学习的最有用和最强大的库。 它通过Python中的一致性接口为机器学习和统计建模提供了一系列有效的工具，包括分类，回归，聚类和降维。 该库主要用Python编写，基于NumPy，SciPy和Matplotlib构建。 该系统通过给定的症状预测不同类型的疾病。 数据集包含4000多种疾病。 您可以在大学和工作中使用此项目 你好呀， 如何运行此项目- 现在通过给我发送邮件，以获取项目报告，PPT，项目代码和简介。

使用机器学习进行疾病预测 这个机器学习项目用于根据用户给出的症状来预测疾病。它使用三种不同的机器学习算法进行预测。因此，输出是准确的。它使用tkinter作为GUI。

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针对在医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式的因果模型加以解释的问题,根据神经网络来预测是一种行之有效的方法。径向基函数(RBF)神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素:月平均气压,月平均气温,月平均相对湿度,月平均风速,月平均降水量本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降,针对这一问题,文中提出了利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效的解决了预测精度下降的问题。最后以2001年8月至2006年9月张家川支气管肺炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。

从症状预测疾病 该项目探索使用机器学习算法来根据症状预测疾病。 探索的算法 在代码中探索了以下算法： 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升 数据集 源1 与main.py脚本一起使用的此问题的数据集是从此处下载的： https://www.kaggle.com/kaushil268/disease-prediction-using-machine-learning 该数据集共有133列，其中132例是患者经历的症状，以及该患者预后的最后一列。 源2 从此处下载用于Jupyter笔记本的此问题的数据集： https://impact.dbmi.columbia.edu/~friedma/Projects/DiseaseSymptomKB/index.html 该数据集包含3列： Disease | Count of Disease Occurrence | Symptom 您可以将整个表格从此处复制粘贴到excel工作表中，也可以使用Beautifulsoup将其刮下。 目录结构 |_ dataset/ |_ training_data.csv

机器学习在奶牛临床疾病预测中的应用.pdf