数据挖掘常用的心脏病数据(From UCI)

最新推荐文章于 2025-10-04 10:12:15 发布
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#数据挖掘 #attributes #matrix #database #rest

此博客介绍了来自 UCI 的一个经典数据集，用于数据挖掘示例，包含有关年龄、性别、胸部疼痛类型等13个属性的心脏病患者信息。数据集分为实数、有序和二进制类型，用于预测心脏疾病的存在或缺失，并附带了成本矩阵。
最低0.47元/天 解锁文章
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)
学无止境、积少成多、厚积薄发
12-05 5606
基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，随机森林模型)
学无止境、积少成多、厚积薄发
03-29 1317
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，随机森林模型)
数据挖掘方法来检测心脏病-研究论文
05-20
在全球范围内，心脏病是第一大死亡原因。 大约80％的死亡发生在中低收入国家。 如果当前的趋势继续下去，到2030年，估计将有2360万人死于心血管疾病（主要是心脏病和中风）。 医疗保健行业收集了大量的心脏病数据，不幸的是，这些数据并不是“挖掘”出来的，它们无法发现隐藏的信息以做出有效的决策。 心脏血液和氧气供应的减少会导致心脏病。 但是，缺乏有效的分析工具来发现数据中隐藏的关系和趋势。 本研究论文旨在提供对当前使用数据挖掘技术的数据库中知识发现技术的调查，这将对医疗从业人员做出有效的决策非常有用。 这项研究工作的目的是通过减少属性数量来更准确地预测心脏病的存在。 最初，有13种属性参与了心脏病的预测。 十三个属性减少为11个属性。 像朴素贝叶斯（Naive Bayes），J48决策树（J48 Decision Tree）和装袋算法（Bagging algorithm）这样的三个分类器用于预测患者的诊断，其准确性与减少属性数量之前获得的准确性相同。 在我们的研究中，使用10倍交叉验证方法来测量这些预测模型的无偏估计。
UCI 心脏病数据集heart-disease
06-17
The file cleveland.data has been unfortunately messed up when we lost node cip2 and loaded the file on node ics. The file processed.cleveland.data seems to be in good shape and is useable (for the 14 attributes situation). I'll clean up cleveland.data as soon as possible. Bad news: my original copy of the database appears to be corrupted. I'll have to go back to the donor to get a new copy. David Aha
Day 7 复习——心脏病数据集预处理
最新发布
Gitpchy的博客
10-04 806
心脏病数据集的变量名说明：变量名详细说明target是否患有心脏病：0=否，1=是age年龄sex性别：1=男，0=女cp胸痛经历：1=典型心绞痛，2=非典型性心绞痛，3=非心绞痛，4=无症状trestbps静息血压（毫米汞柱）chol血清中的胆固醇含量（毫克分升）fbs空腹血糖：为1,否则为0restecg静息心电图测量：0=正常，1=有ST-T波异常，2=显示可能或明确的左心室肥厚thalach最大心率。
使用数据挖掘技术对心脏病的早期预测-研究论文
05-20
有史以来最大的死亡研究表明，心脏病已成为世界上第一大杀手。 在25-69岁年龄段的死亡中，约有25％死于心脏病。 如果包括所有年龄段，心脏病约占所有死亡的19％。 它是导致男性和女性死亡的主要原因。 尽管数量有所不同，但它也是所有地区死亡的主要原因。 由心脏病引起的死亡比例在印度南部最高（25％），在印度中部最低（12％）。 对于许多研究人员而言，心脏病生存能力的预测一直是一个具有挑战性的研究问题。 自相关研究的早期以来，已经在几个相关领域中取得了很大的进步。 因此，本手稿的主要目的是报告一个研究项目，我们在其中利用那些可用的技术进步来开发心脏病生存能力的预测模型。 我们使用了三种流行的数据挖掘算法CART（分类和回归树），ID3（迭代二分法3）和从决策树或基于规则的分类器中提取的决策表（DT），以使用大型数据集开发预测模型。 我们还使用了10倍交叉验证方法来衡量无偏估计。
心脏病数据挖掘数据
wonder的地下室
06-05 2737
70.0 1.0 4.0 130.0 322.0 0.0 2.0 109.0 0.0 2.4 2.0 3.0 3.0 267.0 0.0 3.0 115.0 564.0 0.0 2.0 160.0 0.0 1.6 2.0 0.0 7.0 157.0 1.0 2.0 124.0 261.0 0.0 0.0 141.0 0.0 0.3 1.0 0.0 7.0 264.0 1.0 4.0 128.0 2
数据挖掘：心脏病预测(测评指标；EDA)
m0_62237233的博客
04-21 1963
gbm = GridSearchCV(estimator, param_grid) #网格搜索return gbm网格搜索自动调参方式，对param_grid中参数进行改正，可以添加学习率等等参数。
分类数据集 医学数据_结合医学和数据科学来预测心脏病
weixin_26720271的博客
09-15 2233
分类数据集 医学数据 介绍 (Introduction) The purpose of this project is to combine the principles of data science and medicine to develop a model that can predict heart disease. The advantage of such a model is t...
R语言数据挖掘包Rattle：加载UCI糖尿病数据集、并启动Rattle图形用户界面、数据集变量重命名，为数据集结果变量添加标签、数据划分（训练集、测试集、验证集）、随机数设置
statistics+insight+vista+power
03-20 188
R语言图形用户界面数据挖掘包Rattle：加载UCI糖尿病数据集、并启动Rattle图形用户界面、数据集变量重命名，为数据集结果变量添加标签、数据划分（训练集、测试集、验证集）、随机数设置
【数据挖掘】通过心脏病数据案例熟悉数据挖掘的完整过程
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
03-12 1084
特征会影响目标的取值，目标变量target取值为[0,4],其中0表示没有心脏病，1-4表示有心脏病，只是程度不一样。它是一种用于分类任务的统计方法，适用于二元分类问题。分析每个特征与目标变量的关系。
数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析
01-06
↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约   我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病我们已经麻木了，因为一星期他就会好，但是随着长大，各种发炎、三高、心脏病、冠心病响应而生。 心脏病作为一种发作起来让人看了就觉得恐怖的疾病，每年不知道夺走多少生命。而那些患病健在的人们也必须在自己后续的生命里割舍太多东西，以防止心脏病发作。 没有得病的时候，我们永远觉得它离自己很远。我对心脏病的认知就是这样，我不知道它患病的原因，也不知哪些原因会引起心脏病。而患病后如何保持正常生活等等，一概不知。 今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此
基于数据挖掘技术对心脏病诊断的研究.pdf
07-14
基于数据挖掘技术对心脏病诊断的研究.pdf
heart_disease_prediction:心脏病UCI数据集
04-01
heart_disease_prediction 心脏病UCI数据集 该实验只是根据心脏病的缺席情况简单地预测心脏病的存在。 1.关于数据集： 该数据集在Kaggle（ ）上提供。 并且可以从UCI机器学习存储库（ ）中获得。 数据包含总共14个属性，如下所示。 属性说明 年龄：岁 性别：性别（1 =男性； 0 =女性） cp：胸痛类型 值1：典型心绞痛值2：非典型心绞痛值3：非心绞痛2值：无症状 trestbps：静息血压（入院时以毫米汞柱为单位） 胆汁：血清胆汁，mg / dl fbs ：（空腹血糖> 120 mg / dl）（1 =正确； 0 =错误） restecg：静息心电图结果 值0：正常值1：ST-T波异常（T波倒置和/或ST升高或降低> 0.05 mV）值2：按照Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大 丘脑：达到最大心率 exang：运动引起的心绞痛（
使用Python以UCI心脏病数据集为例，进行数据简单分析
i道i的博客
09-09 7763
数据属性说明：age: 该朋友的年龄sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性)cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值4：无症状）trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱）chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dlfbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假）restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大）
心脏病数据分析及分类实践
C3055287595的博客
06-19 396
从临床数据到智能预警一、心血管疾病防控现状与技术突破全球每年因心血管疾病死亡人数达1860万，中国现患病人数3.3亿。print(df[['age','sex','cp','thalach','oldpeak']].describe())核心指标：收缩压≥140mmHg标记为高血压高危衍生特征：LDL/HDL比值（>2.5提示动脉硬化风险）基因标记：SCN5A突变携带者风险增加2.3倍2. 数据预处理流程from sklearn.impute import KNNImputer。
基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析
mqdlff_python的博客
01-18 3522
基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析
UCI心脏病数据集二分类预测（LightGBM + 贝叶斯参数调优 + plotly模型评价可视化）
数据分析、数据挖掘、大数据开发
04-16 1791
机器学习二分类预测案例 UCI心脏病数据集二分类预测（LightGBM + 贝叶斯参数调优 + plotly模型评价可视化）
在pycharm实现数据挖掘分类算法分析心脏病患病概率
06-07
心脏病数据集中常用的特征有哪些？2.如何解决心脏病数据集中类别不平衡问题？3.除了逻辑回归和随机森林，还有哪些适合的分类算法？ 以下是使用 PyCharm 实现数据挖掘分类算法分析心脏病患病概率的完整方法和代码示例...
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