46、基于物联网和机器学习的心脏病患者个性化医疗系统及压缩感知植物图像疾病诊断

基于物联网和机器学习的心脏病患者个性化医疗系统及压缩感知植物图像疾病诊断

心脏病患者个性化医疗系统

在为心脏病患者开发个性化医疗系统的过程中，我们综合运用了物联网（IoT）和机器学习（ML）技术，旨在实现对患者的有效监测和风险预测。

特征与目标变量的相关性分析

首先，我们对各个特征与目标变量（心脏病风险）之间的皮尔逊相关性进行了分析，结果如下表所示：
| 特征 | 皮尔逊系数 | 特征 | 皮尔逊系数 | 特征 | 皮尔逊系数 |
| — | — | — | — | — | — |
| Age | -0.23 | fbs | -0.03 | oldpeak | -0.43 |
| Sex | -0.38 | restecg | 0.14 | slp | 0.35 |
| cp | 0.43 | thalschh | 0.42 | caa | -0.39 |
| trtbps | -0.15 | exng | -0.44 | thall | -0.34 |
| chol | -0.09 | | | | |

皮尔逊系数接近 0 表示弱相关性，接近 +1 或 -1 分别表示强正线性相关或强负线性相关。

机器学习数据模型构建

这是一个监督学习下的分类问题，我们尝试了多种机器学习算法，如 k - 近邻、决策树和支持向量机。最终发现，使用 Scikit - Learn Python 库中内置的随机森林分类器算法构建的模型最为准确。

探索性数据分析

以下是对每个特征进行的探索性数据分析：
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