数据分析系列--[14] RapidMiner逻辑回归(含数据集)

最新推荐文章于 2025-04-03 21:37:52 发布

灰灰老师

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文章标签：数据分析逻辑回归数据挖掘 RapidMiner 机器学习人工智能 AI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lishihuijava/article/details/145443128

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一、分析目标

找到心脏病二次复发的高危人群,预测大概的发作概率,不仅对患者有帮助,对医院提前开展帮扶工作也有好处.

二、数据准备

1.数据说明

- Age：相应人员的年龄（按四舍五入的方式精确到整数）。

- Marital_Status：相应人员当前的婚姻状况，用以下编号表示： 0 — 一直单身；1 —

已婚；2 — 离异；3 — 丧偶。

- Gender：相应人员的性别： 0 表示女性；1 表示男性。

- Weight_Category：将相应人员的体重按以下三个级别分类： 0 表示正常；1 表示超

重；2 表示肥胖。

- Cholesterol：相应人员的胆固醇水平，是在治疗最近一次心脏病发作时记录下来的（

对于检验数据集中的人员，是在治疗仅有的一次心脏病发作时记录下来的。）

- Stress_Management：一个二元属性，用于表示相应人员先前是否曾参加过压力控

制课程： 0 表示没有参加过；1 表示参加过。

- Trait_Anxiety：一个介于 0 到 100 之间的评分，用于衡量每个人的自然压力水平和应

对压力的能力。两个数据集中的每个人在第一次心脏病发作恢复后没一会儿，都接受

了一项标准的自然焦虑水平测试。他们的得分被编制成表，并按五分的增量记录在此

属性中。 0 分表示相应人员在任何情况下都从未感到焦虑、压力或紧张，100 分则表

示相应人员生活在持续高度焦虑的状况下，并且无法处理自己所面临的情况。

- 2nd_Heart_Attack：该属性仅在训练数据集中存在。它将是我们的标签，即预测或

目标属性。在训练数据集中，该属性被设置为“Yes”（对于有二次心脏病发作史的人

员）和“No”（对于没有二次心脏病发作史的人员）。