使用神经网络（多层感知机）实现心脏病数据集分类任务

最新推荐文章于 2025-05-01 15:30:00 发布

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#数据挖掘 #机器学习 #tensorflow #深度学习

本文详细介绍了如何使用神经网络（多层感知机）对心脏病数据集进行预处理、模型搭建、训练及评估。在数据预处理阶段，包括读取数据、处理缺失值、标准化和主成分分析。模型训练后，通过混淆矩阵、ROC曲线和AUC面积进行模型效果评估。最终，模型在测试集上的准确率为79.12%。

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1、数据预处理

数据预处理首先需要到机器学习的网址（https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/heart-disease/）选择processed.cleveland.data这个文件，然后复制到excel中，这个下载下来每一列是没有列名的，需要自己手动添加一下。如下图：
在excel中处理数据集

读取心脏病数据集

实验的环境是在jupyter notebook里面，可以及时进行交互，可以看到每一步的操作结果。（实验中会用到一些包，需要自己去下载）

import numpy as np
import pandas as pd
heart_dataset = pd.read_csv('newheart.csv')
print("Keys of heartstd_dataset: \n{}".format(heart_dataset.keys()))

读取数据集，然后输出数据集的属性名称。

对数据集中的缺失值进行处理

pd.set_option('display.max_rows',20) # 展示20行
heart_dataset

数据集概览可以观察到最后一行，倒数第三个数是一个缺失值。下面用代码看看，这个数据集里面一共有多少个缺失值。

heart_dataset.isnull().sum() # 查看数据集是否有缺失值

在这里插入图片描述
可以看到，一共有6个缺失值，对缺失值的补充要考虑属性，因为属性大多是类别的属性，所以对缺失值的处理就按照上一个值进行填充。代码如下：

## 使用上一个值替代
df=heart_dataset.fillna(method='ffill')

再使用代码查看是否有缺失值

df.isnull().sum() # 查看数据集是否有缺失值

在这里插入图片描述
如下代码可以查看数据集的属性：

df.info()

结果如下图：
在这里插入图片描述

对数据集进行标准化处理

可以发现数据集的各个属性的类型不统一，通过一开始的查看数据集，可以发现数据的取值范围也不统一，为了模型的方便处理，接下来对数据集进行标准化处理。

#标准化处理数据集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
x=df[df.columns[0:13]].values  #读取前13列的数据，并转换为array类型
x=StandardScaler().fit(x).transform(x) # 进行标准化处理
dfstd=pd.DataFrame(x) #把处理好的数据重新转为DataFrame类型
names=['age','sex','cp','trestbps','chol','fbs','restecg','thalach','exang','oldpeak','slope','ca','thal']
dfstd.columns=names #给标准化的数据添加列名
df['target'].replace([0,1],['no','yes'],inplace=True) #把target中的0替换为no，1替换为yes
dfstd['target']=df['target'] #把类别添加到标准化的数据集中

在这里插入图片描述
通过上图可以发现，数据集已经进行了标准化的处理。

主成分分析

在一个数据集有众多的属性的时候，必然会有一些属性是用处不大的，都代入模型中，可能会造成模型的过拟合现象和训练时间比较长。可以通过主成分分析来选择出影响比较大的属性。

##主成分分析
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from matplotlib.font_manager import FontProperties
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'