4、基于逻辑回归的心肌梗死疾病预测

基于逻辑回归的心肌梗死疾病预测

1. 引言

在当今快节奏的生活中，人们容易受到各种疾病的影响，如高血压、偏头痛、糖尿病、各类心脏病等。心肌梗死疾病，也就是我们常说的心脏病，是如今常见的疾病之一，也是导致死亡的重要原因。据世界卫生组织统计，每年约有1700万人死于心肌梗死疾病，特别是心脏病发作和中风。

为了诊断心肌梗死疾病，需要记录相关症状和习惯，并进行胆固醇、心电图、血糖、血压等各项测试。然而，糖尿病和高血压等多种风险因素，使得心肌梗死疾病的识别变得困难。

在临床医疗数据分析领域，预测心肌梗死疾病极具挑战性。而机器学习（ML）在处理医疗行业产生的大量数据方面发挥着重要作用，通过运用机器学习算法，我们可以对心肌梗死疾病进行预测并做出有效决策。本文将使用逻辑回归、朴素贝叶斯算法、决策树和随机森林等算法来预测心肌梗死疾病。

2. 降维处理

降维是减少给定数据维度的过程，目的是使数据主要包含与任务相关的信息，并选择一种数学表示方式，让有用信息占主导。数据集通常包含大量属性，但并非所有属性都对预测有贡献或影响结果。过多的属性会增加计算复杂度，甚至可能导致过拟合和输出结果不佳。因此，降维是构建模型的重要步骤，主要方法有特征提取和特征选择。

• 特征提取 ：从原始特征集中导出一组新特征，涉及特征的重塑。此过程可能会丢失一些重要信息，且这种转换不可逆。主成分分析（PCA）是常用的特征提取方法，它是一种线性变换算法，能找到使方差最大化的分量，并确保这些分量相互正交，可视为全局特征提取算法。
• 特征选择 ：从原始特征集中选择一个子