基于关联规则的疾病预测系统 - 使用Python实现

基于关联规则的疾病预测系统 - 使用Python实现

在医疗领域，疾病预测是一项重要的任务，可以帮助医生和患者做出准确的诊断和治疗决策。关联规则是一种常用的数据挖掘技术，可以从大规模数据集中发现项目之间的相关性。本文将介绍如何使用Python构建一个基于关联规则的疾病预测系统。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含病人的病历信息，包括症状、体征和最终的诊断结果。可以使用CSV文件或数据库来存储数据。以下是一个示例数据集的结构：

病人ID,症状1,症状2,症状3,体征1,体征2,体征3,诊断结果
1,发热,咳嗽,头痛,喉咙红肿,乏力,流鼻涕,感冒
2,咳嗽,喉咙痛,胸闷,喉咙红肿,呼吸困难,胸痛,支气管炎
3,头痛,眩晕,恶心,头痛加重,视力模糊,呕吐,偏头痛
...

接下来，我们将使用Python中的pandas库来加载数据集并进行预处理。首先，我们需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，我们可以使用以下代码加载数据集：

import pandas as pd

# 从CSV文件中加载数据集
dataset