从疝气症状预测病马的死亡率

 

 

 

X_train=[]
y_train=[]
with open('C:/Users/lenovo/Desktop/horseColicTraining.txt') as f:
    for line in f.readlines():
        curline=line.strip().split('\t')
        lineArr=[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(curline[i]))
        X_train.append(lineArr)
        y_train.append(float(curline[21]))


X_test=[]
y_test=[]
with open('C:/Users/lenovo/Desktop/horseColicTest.txt') as f:
    
    for line in f.readlines():
        curline=line.strip().split('\t')
        
        lineArr=[]
        for i in range(21):
            lineArr.append(float(curline[i]))
        X_test.append(lineArr)
        y_test.append(float(curline[21]))

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor

model=AdaBoostRegressor(LogisticRegression()).fit(X_train,y_train)

y_pred=model.predict(X_test)
print(y_pred)
print(accuracy_score(y_pred,y_test))

 

 

 

 

在医学领域,尤其是动物健康监测中,预测死亡率通常涉及机器学习模型的应用,例如基于统计学或深度学习的模型。然而,由于这是一个复杂的任务,并且直接提供完整的代码并不现实,我会给出一个简单的Python示例框架,使用scikit-learn库中的线性回归模型作为简化版本。真实场景下可能会用到神经网络或更复杂的算法。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # 假设你已经有了一个名为horse_data.csv的数据集,其中包含有关的特征(如年龄、症状等)以及是否患有疝气和死亡状态的信息 data = pd.read_csv('horse_data.csv') # 数据预处理:将'疝气'和'死亡'列转换为数字编码 data['疝气'] = data['疝气'].map({'有': 1, '无': 0}) # 疝气列 data['死亡'] = data['死亡'].map({'死亡': 1, '存活': 0}) # 死亡列 # 分割特征(X)和目标变量(y) X = data.drop(['死亡'], axis=1) y = data['死亡'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用Logistic Regression模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算死亡率预测的性能指标 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(f"死亡率预测的准确率为:{accuracy*100:.2f}%") print("混淆矩阵:\n", conf_mat) # 这只是一个基本的框架,实际应用可能还需要调整模型参数、特征选择、数据清洗等步骤,并可能需要使用交叉验证来评估模型性能。
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