【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，决策树模型)

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分类专栏： 机器学习实战蓝皮书 文章标签： 机器学习 决策树 数据挖掘
于 2023-03-30 07:00:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AugustMe/article/details/129815322
本文详细介绍了使用机器学习中的决策树模型进行心脏病预测的研究，包括数据获取、数据介绍、特征分析、数据预处理、模型训练等步骤。通过对不同特征与心脏病之间的关系进行分析，揭示了年龄、性别、心绞痛类型等因素对心脏病的影响。并通过绘制ROC曲线和PR曲线评估模型性能。

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集，代码贴在博文中，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）

之前创作过心脏病预测研究文章如下：
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)
【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1，单向LSTM，1×13数据视角)
【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列2，单向LSTM，13×1数据视角)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，多层感知机模型)

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【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，XGBoost模型)
学无止境、积少成多、厚积薄发
04-02 815
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，XGBoost模型)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，支持向量机SVM模型)
学无止境、积少成多、厚积薄发
04-03 1005
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，支持向量机SVM模型)
机器学习项目:心脏病预测分析视频教程
09-24 318
它来自许多科学领域，并且作为一门科学，它通过创造新的算法而进步。数据科学和机器学习-通过真实的心脏病发作分析项目提高您的机器学习和统计技能。数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中的隐藏模式，以揭示实际问题。机器学习描述了使用基于真实世界数据训练的模型进行预测的系统。数字变量–目标变量(使用FacetGrid进行分析)检查数值变量之间的关系(用配对图分析)用Melt()函数创建一个新的数据帧。类别变量–目标变量(计数图分析)数值分类变量(用群体图分析)变量之间的关系(热图分析)数字变量(用分布图分析)
java-springboot基于机器学习得心脏病预测系统 的设计与实现-计算机毕业设计
QQ1061662411的博客
01-26 571
基于机器学习得心脏病预测系统前台主要功能有心脏疾病详情功能、报警功能、预警报警功能、心脏疾病上报功能、监测与监测个性化功能、预警功能等等。后台主要包括心脏疾病管理、心脏疾病预警、心脏疾病分类管理、心脏疾病数据预测管理、异常监测管理、账户管理、上报管理等等。总之,系统的心脏病预测平台模块主要由登录模块、首页门户模块、心脏数据集管理功能、心脏疾病预测功能、心脏疾病心脏病数据、心脏疾病数据录入、专家咨询、安全管理、系统管理等等。4.心脏病员根据不同情况对数据指标分析,对异常心脏疾病进行报警通知。
9、基于机器学习算法的心脏病预测
ff678的博客
10-03 36
本文探讨了基于机器学习算法的心脏病预测系统，介绍了逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等多种算法在医疗领域的应用。研究使用Framingham心脏病数据集，通过数据预处理、特征选择、交叉验证和模型评估等步骤，构建疾病预测模型。实验结果表明，逻辑回归算法准确率达到88%，在性别、年龄、吸烟量、收缩压等特征影响下表现出良好的预测性能。文章还分析了系统的优势与局限性，提出了未来在数据优化、模型改进和跨领域合作方面的建议，展示了机器学习在疾病预测与健康管理中的广阔应用前景。
2、心脏病预测：机器学习算法的应用与比较
cuda7parallel的博客
09-17 37
本文探讨了k-近邻、决策树、XGBoost和随机森林四种机器学习算法在心脏病预测中的应用与性能比较。基于UCI数据集，通过数据清洗、特征选择和模型训练，评估了各算法在准确率、AUC、训练时间等指标上的表现。结果表明，kNN在准确率和训练效率上表现最佳，而随机森林在AUC方面领先。研究还提出了未来优化方向，包括参数调优、集成学习和物联网数据融合，为AI在医疗诊断中的应用提供了参考。
17、基于机器学习的心脏病分类与早期预测
peace的博客
10-09 27
本博客探讨了基于机器学习的心脏病分类与早期预测方法，通过分析UCI数据集中的14个关键特征，应用逻辑回归、KNN、随机森林和朴素贝叶斯等监督学习算法进行模型训练与评估。研究经过数据预处理、探索性数据分析、模型比较及超参数优化，旨在提高心脏病预测的准确性，并识别影响疾病的关键因素。结果表明，机器学习可有效辅助临床诊断，提升早期干预能力，具有重要的医疗应用价值。
10、机器学习在心脏病预测与青少年肥胖因素研究中的应用
i8j9k0l1的博客
09-04 68
本文探讨了机器学习在心脏病预测与青少年超重肥胖因素研究中的应用。在心脏病预测方面，提出一种基于集成分类器与袋装树的方法，通过数据预处理、特征选择和模型优化，在COVID-19数据集上实现了98.8%的高准确率，显著优于XGBoost等现有方法。在青少年肥胖研究中，通过对印度钦奈2000名青少年女孩的调查，结合统计分析与主成分分析，发现饮食习惯、身体活动、家族病史及社会经济因素与超重肥胖显著相关。研究强调健康生活方式的重要性，倡导数据驱动的健康管理，并提出个人与社会层面的应用建议，为未来个性化医疗与公共卫生干
1、基于机器学习的心脏病检测人工智能模型
tgb34567890的博客
09-08 46
本文提出了一种基于机器学习的心脏病检测人工智能模型，通过融合决策树、逻辑回归与深度神经网络实现决策级融合，提升了预测准确率。研究使用Kaggle的克利夫兰数据集，对比多种算法性能，结果显示融合模型在准确率、召回率和F1值上均优于单一算法。该模型有助于提高心脏病预测的准确性，降低医疗成本，具有重要的临床应用价值和推广前景。
精选资源
UCI-Heart-ML:使用机器学习的心脏病患者数据可视化和预测
03-22
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 ...
机器学习评估指标详解 - 进阶篇
最新发布
liulanba的博客
12-24 585
本文深入探讨机器学习模型评估的进阶指标，分为训练过程指标、模型参数指标、超参数调优指标和模型验证指标四大类。训练过程指标包括训练损失和验证损失的监控与分析，通过损失函数类型（分类、回归、目标检测）实现不同任务的优化。模型参数指标关注参数量和计算量评估，超参数调优指标指导参数优化，模型验证指标则采用交叉验证等方法评估泛化能力。文章提供了完整的Python实现代码和可视化工具，帮助开发者全面理解机器学习模型的训练优化过程，有效解决过拟合、欠拟合等问题，平衡模型性能与计算资源。
Encoder-Decoder Model编码器-解码器模型
Frost_Descent的博客
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摘要：编码器-解码器是一种深度学习模型，由编码器和解码器组成，用于处理序列到序列的任务。编码器将输入序列转换为固定长度的上下文向量，解码器将其转换为输出序列。该模型通过RNN、LSTM或GRU等循环结构实现，并引入注意力机制提高性能。工作流程包括输入编码、上下文向量生成和输出解码。广泛应用于机器翻译、图像处理等领域，能有效处理可变长度序列。
机器学习-DeepSeekR1
ArtoriaLili的博客
12-20 875
DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语 言模型的推理能力 摘要我们推出了首代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。作为基础训练阶段，DeepSeek-R1-Zero通过大规模强化学习（RL）训练，无需监督微调（SFT），展现出卓越的推理能力。通过强化学习，该模型自然形成了诸多强大且引人入胜的推理行为。然而，其存在可读性差、语言混杂等挑战。为解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了采用多阶段训练和冷启动数据的DeepSeek-R1。DeepSeek-R1在推理任务上的表
【第二阶段—机器学习入门】第十五章：机器学习核心概念
勇气要爆发的博客
12-20 858
生活类比传统编程就像是照菜谱做菜。你告诉电脑每一步怎么切、怎么炒（规则），给它食材（数据），它给你做出一道菜（结果）。机器学习就像是教徒弟做菜。你给徒弟尝100道好吃的菜（数据+结果），让他自己去琢磨其中的规律（模型），最后他学会了做菜（规则）。核心区别传统编程：输入规则数据= 输出答案机器学习：输入数据答案= 输出规则(这个规则就是模型✅监督学习：有标签，预测数值(回归)或类别(分类)。✅无监督学习：无标签，发现数据结构(聚类)。✅数据集划分：训练集(学习)、测试集(考试)，严禁作弊。✅。
【机器学习】直观理解DPO与PPO：大模型优化的两种核心策略
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12-19 800
PPO和DPO代表了让大模型符合人类偏好的两种不同哲学。PPO通过复杂的多模型协作实现精细控制，适合复杂任务；DPO通过直接学习偏好数据实现高效优化，适合数据充足且目标明确的场景。理解它们的本质区别，有助于我们在实际应用中做出更明智的技术选型，让AI更好地服务于人类需求。
机器学习评估指标详解 - 入门篇
liulanba的博客
12-24 585
本文是机器学习评估指标系列的第一篇入门指南，全面介绍了机器学习全流程中的基础评估指标。文章系统讲解了数据质量评估（缺失值率、数据覆盖率、重复值率）、数据一致性检查、数据分布指标（如偏度）等核心概念，并提供了详细的Python实现代码和可视化方法。通过数据质量评估、前处理指标、分类/回归/聚类任务指标等模块，帮助初学者建立完整的评估指标体系认知，确保从数据准备到模型评估各环节的质量监控。文章强调全面指标的重要性，包括避免"垃圾进垃圾出"、评估预处理效果、监控训练过程、验证模型泛化能力等关键
机器学习（决策树）
lyx2870657588的博客
12-18 1626
决策树是一种有监督学习算法，通过构建分类规则对新样本进行预测。主要算法包括ID3（信息增益）、C4.5（信息增益率）和CART（基尼系数）。决策树通过剪枝防止过拟合，回归树模型则用于解决回归问题。随机森林作为集成学习方法，通过多棵决策树的组合提高性能，具有抗噪声能力强、不易过拟合等优点，但计算成本较高。AUC-ROC曲线是评估分类模型性能的重要指标。
08.什么是监督学习？
AI算法蒋同学的博客
12-20 742
摘要： 监督学习是一种机器学习方法，通过标记数据集训练模型，使其识别输入与输出间的关系，从而预测新数据的结果。训练过程依赖真实标签数据（人工标注或测量获得），利用梯度下降等优化算法调整参数，并通过损失函数评估准确性。监督学习分为分类（如SVM、决策树）和回归（如线性回归）任务，广泛应用于图像识别、垃圾邮件分类等领域。与无监督学习不同，监督学习需要标记数据指导模型训练，以实现高精度预测。其他学习方法还包括半监督、自监督和强化学习。
AI核心知识66——大语言模型之Machine Learning （简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-24 565
机器学习是人工智能的核心技术，大语言模型（LLM）是其重要应用。与传统编程不同，机器学习让计算机从数据中自动学习规律。LLM的发展经历了三个阶段：无监督学习（预训练）、监督学习（微调）和强化学习（RLHF）。本质上，LLM是一个复杂的数学函数，通过调整参数来优化输出。近年来，得益于海量数据、强大算力和Transformer算法，机器学习技术才得以爆发式发展。机器学习不仅是具体技术，更是一种让计算机通过数据自主学习的思维方式，为AI发展奠定了重要基础。
[模式识别-从入门到入土] 拓展-KKT条件
qq_54636039的博客
12-24 519
[模式识别-从入门到入土] 拓展-KKT条件
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