19、利用特征工程和超参数调优优化心脏病预测机器学习模型的准确性

利用特征工程和超参数调优优化心脏病预测机器学习模型的准确性

心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，世界卫生组织报告显示，约32%的全球死亡归因于心脏病。因此，开发能够预测心脏病风险的方法对于预防心脏病和降低相关死亡率至关重要。本文将介绍如何利用特征工程和超参数调优技术，结合K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法，优化心脏病预测模型的准确性。

1. 背景与问题提出

心血管疾病是一个重大的健康问题，利用机器学习中的监督学习方法，特别是二元分类算法（如KNN），可以根据患者数据和现有风险因素预测心脏病的发生概率。然而，在机器学习中实现高准确性是一个挑战，为了优化模型的准确性，研究人员采用了特征工程（包括缩放、分类数据转换和相关性分析）和通过网格搜索（GridSearch）进行超参数调优的方法。

主要问题包括：
- 如何选择相关且有影响力的特征，特征选择能否提高模型预测心脏病的性能，以及特征选择过程如何帮助识别与心脏病相关的重要因素？
- 如何实现KNN算法来预测心脏病，并选择KNN算法中的最优参数（超参数调优）？
- 如何使用评估指标（如准确率、F1分数、精确率和召回率）来评估模型的性能？

2. 方法概述

研究过程主要分为三个部分：特征选择与特征工程、建模、指标评估。

2.1 特征选择与特征工程

• 特征选择 ：选择了与心脏病预测相关的特征，如Oldpeak、MaxHR、Chest Pain Type_ATA、Sex_M、ExerciseAngina_Y、ST_Slope_Flat和ST_Sl