使用TensorFlow实现疾病感染概率预测与模型构建

最新推荐文章于 2025-09-17 09:58:09 发布

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#TensorFlow # 机器学习 # 疾病预测

1、使用TensorFlow或PyTorch实现卡尔·皮尔逊相关系数。基于计算出的系数，使用机器学习来预测某一地区特定人群感染相关疾病的概率。你还可以使用烟草及其相关疾病的图像数据集来拓宽研究范围。

# 使用Python和TensorFlow实现疾病感染概率预测

以下是使用Python和TensorFlow实现该需求的示例代码，代码主要分为两部分，首先实现卡尔·皮尔逊相关系数的计算，然后使用简单的线性回归模型基于计算出的系数预测某一地区特定人群感染相关疾病的概率。这里为了简化，使用随机生成的数据代替真实数据，并且没有使用图像数据集，你可以根据实际情况进行扩展。

```python
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 生成随机数据模拟烟草使用情况和疾病感染情况
# 假设这里有100个样本
n = 100

# 烟草使用情况数据
tobacco_data = np.random.rand(n)

# 疾病感染情况数据
disease_data = np.random.rand(n)

# 转换为TensorFlow张量
tobacco_tensor = tf.constant(tobacco_data, dtype=tf.float32)
disease_tensor = tf.constant(disease_data, dtype=tf.float32)

# 实现卡尔·皮尔逊相关系数计算

# 计算分子部分
numerator = n * tf.reduce_sum(tobacco_tensor * disease_tensor) - tf.reduce_sum(tobacco_tensor) * tf.reduce_sum(disease_tensor)

# 计算分母部分
denominator = tf.sqrt((n * tf.reduce_sum(tf.square(tobacco_tensor)) - tf.square(tf.reduce_sum(tobacco_tensor))) * 
                      (n * tf.reduce_sum(tf.square(disea