机器学习实战：利用决策树预测心脏病风险

机器学习实战：利用决策树预测心脏病风险

一、引言

心脏病是全球范围内导致死亡的主要原因之一。在医疗领域，利用机器学习技术对心脏病风险进行预测，可以辅助医生提前制定干预措施，提高患者的治愈率和生活质量。本文将使用决策树算法构建一个心脏病风险预测模型，并通过真实的医疗数据集进行实战演示。

二、数据集介绍

我们选用的数据集来自 UCI 机器学习库中的心脏病数据集。该数据集包含了 303 个样本，每个样本有 14 个特征，这些特征包括患者的年龄、性别、血压、胆固醇水平、是否有胸痛等信息，以及一个目标变量，表示患者是否患有心脏病（1 表示患有心脏病，0 表示未患有心脏病）。

三、数据预处理

（一）数据加载与初步观察

首先，使用 Python 的 Pandas 库加载数据集，并查看数据集的基本信息。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('heart.csv')
# 查看数据集前几行
print(data.head())
# 查看数据集信息
print(data.info())

（二）缺失值处理

检查数据集中是否存在缺失值。幸运的是，该数据集没有缺失值。如果存在缺失值，可以根据数据的特点选择合适的处理方法，如删除含有缺失值的样本、使用均值或中位数填充等。

（三）特征工程

对一些特征进行编码转换。例如，性别特征原本是字符串类型（‘Male’ 和 ‘Female’），可以将其转换为数值类型（0 和 1）。

# 将性别特征进行编码
data['sex'] = data['sex'].map({
   
   'Male': 1, 'Female': 0