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RSS订阅原创 随机森林算法实现冠心病疾病预测
诊断:心脏病的诊断是根据临床症状和检查结果进行的。检查的类型将根据医生的判断进行选择，包括心电图、心脏计算机断层扫描(CT)、血液检查和运动压力测试。通过查阅心脏病危险因素的信息，发现了以下因素:高胆固醇、高血压、糖尿病、体重、家族史和吸烟。另一种说法认为，无法改变的主要因素是:年龄增长、男性性别和遗传。地中海贫血，这个数据集中的一个变量，是遗传的。可以改变的主要因素有:吸烟、高胆固醇、高血压、缺乏运动、超重和患有糖尿病。其他因素包括压力、酒精和不良的饮食/营养。
2024-06-23 16:39:47
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原创 运用随机森林算法编写Python代码实现高血压心脏病预测
类别收缩压（mmHg）舒张压（mmHg）正常血压<120<80正常高值120~13980~89高血压>=140>=90一级（轻度）140~15990~99二级（中度）160~1791~109三级（重度）>=180>=110单纯收缩期高血压>=140<90按WHO的标准，人体正常血压为收缩压≥140mmHg和（或）舒张压≥90mmHg，即可诊断为高血压。收缩压在140～149mmHg和（或）舒张压在90～99mmHg之间为临界高血压。
2024-06-23 16:39:12
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原创 随机森林算法
1.定义：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合它们的输出来进行分类或回归。2.基本原理：随机森林通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集中有放回地重复随机抽取样本生成新的训练样本集合，然后根据每个新样本集生成决策树，组成随机森林。在分类问题中，随机森林的输出类别是由个别树输出的类别的众数而定。
2024-06-23 16:35:47
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空空如也
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