9、医疗与信息领域的两大研究：心脏病预测与新冠假新闻追踪

医疗与信息领域的两大研究：心脏病预测与新冠假新闻追踪

心脏病预测研究

在心脏病预测项目中，一系列的操作步骤构成了整个研究流程。以下是详细介绍：
1. 数据收集 ：使用 Pandas 库的 read_csv 方法，从 Kaggle 网站获取克利夫兰患者的“heart”数据集。
2. 数据预处理与清洗 ：检查数据中的空值、缺失值或非数字值，根据需求更新或删除这些值。同时，向数据集中添加一些缺失值，并将数据集划分为输入和输出变量。
3. 数据可视化 ：借助 matplotlib 和 Seaborn 等库，通过绘制直方图、热力图和交叉表等方式，直观呈现数据。
- 直方图 ：为数据集中的每个变量绘制图形，“heart”数据集包含 14 个变量，因此共绘制 14 个直方图。
- 热力图 ：以二维图形展示数据，矩阵中的单个值用颜色表示，颜色强度揭示两个值之间的相关性。
- 交叉表 ：类似于条形图，用于计算数据中两个或多个因素与频率之间的关系。
4. 模块与包导入 ：导入 Sys、Pandas、NumPy、Sklearn、Keras、matplotlib、pyplot、scatterplot_matrix、Seaborn 等模块和包，用于数据处理、分析和可视化。
5. 数据集分类 ：将数据集分为训练数据和测试数据。
6. RNN