33、机器学习在心脏病与干旱预测中的应用

机器学习在心脏病与干旱预测中的应用

1. 心脏病预测

1.1 数据预处理

数据预处理是心脏病预测的重要基础。首先，要检查数据中是否存在超出范围的值，每个诊断参数都有其可能的最低和最高值范围，例如“年龄”属性范围在1到100之间，小于1或大于100的值即为超出范围值。对于缺失数据，会在数据转换之前进行处理。所有分类属性使用独热编码方法转换为特征值，再利用K近邻（KNN）插补器来插补缺失数据，该方法能将缺失值估计为最近邻的值，显著降低误差。最后，将因变量和自变量分开，并使用标准缩放器对自变量进行缩放。
操作步骤如下：
1. 检查每个特征的范围，识别并处理超出范围的值。
2. 对分类属性进行独热编码。
3. 使用KNN插补器插补缺失数据。
4. 分离因变量和自变量。
5. 用标准缩放器缩放自变量。

1.2 降维处理

本研究采用主成分分析（PCA）进行降维。由于初始特征的差异对数据集影响较大，初始属性范围差异极大，范围大的属性会主导范围小的属性，导致结果不平衡。因此，先应用公式 (x_{i}=\frac{x_{i}-\mu}{\sigma}) 对输入数据集进行统计归一化，其中 (\mu) 是加权均值，(x_{i}) 是属性，(\sigma) 是标准差。接着，确定输入集中属性之间是否存在相关性以及它们相对于均值的差异，创建协方差矩阵来识别这些相关性。协方差矩阵是一个n维对称矩阵，包含所有可能的初始属性组合。然后，从协方差矩阵计算特征值和特征向量，以发现主成分。通过整合基本属性线性形成主成分，初始特征集中的大部分数据会转换到这些主成分上，新属性之间不相关。降维后的数据方差应在95 - 99%之间。