age sex cp trestbps chol fbs restecg thalach exang oldpeak slope ca thal我提前这几个特征的代码要怎么写

时间: 2024-01-22 12:19:13 浏览: 22
这些特征是心脏病数据集中的一些列属性,您可以使用 Pandas 库来加载和操作这些数据。如果您的数据集以 CSV 格式存储,则可以使用 Pandas 中的 `read_csv` 函数将其读入数据帧中。然后,您可以使用 Pandas 的 `iloc` 函数选择您感兴趣的列。 例如,以下代码将加载名为 "heart.csv" 的数据集,并选择 "age"、"sex"、"cp"、"trestbps"、"chol"、"fbs"、"restecg"、"thalach"、"exang"、"oldpeak"、"slope"、"ca" 和 "thal" 这些列: ``` python import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('heart.csv') # 选择感兴趣的列 features = ['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'fbs', 'restecg', 'thalach', 'exang', 'oldpeak', 'slope', 'ca', 'thal'] X = data[features] ``` 请注意,这里的 `X` 变量将包含所有选定的特征。你可以根据需要进行操作,例如将其用于模型训练。
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好的,根据您提供的数据集信息,我将为您编写一个KNN算法进行心脏病预测的代码,并包括数据处理、算法建模、算法调优、模型评估和可视化。请注意,由于数据集大小较小,我们可以使用全部数据集进行训练和测试。 首先,我们需要导入所需的库和模块。这里我们将使用NumPy、Pandas、Matplotlib和Sklearn中的一些模块。请确保您已经安装了这些库和模块。代码如下: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ``` 接下来,我们需要加载数据集并进行一些预处理。我们将使用Pandas库读取CSV文件,并将数据集分为特征和标签。代码如下: ```python # 加载数据集 data = pd.read_csv('heart.csv') # 分离特征和标签 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values ``` 现在,我们需要对数据集进行一些预处理,例如,我们需要将特征值进行归一化处理,以确保它们处于相似的范围内。我们可以使用Sklearn库中的MinMaxScaler类进行归一化处理。代码如下: ```python # 归一化处理特征值 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X = scaler.fit_transform(X) ``` 接下来,我们需要将数据集分为训练集和测试集。我们将使用Sklearn库中的train_test_split()方法将数据集随机分为训练集和测试集。代码如下: ```python # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 现在,我们可以开始使用KNN算法建模了。我们将使用Sklearn库中的KNeighborsClassifier类进行建模。代码如下: ```python # 使用KNN算法进行建模 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) ``` 接下来,我们可以使用测试集对模型进行评估,并计算其准确性。我们将使用Sklearn库中的accuracy_score()方法计算准确性。代码如下: ```python # 对测试集进行预测并计算准确性 y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 现在,我们可以使用Sklearn库中的confusion_matrix()方法绘制混淆矩阵。代码如下: ```python # 绘制混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() plt.xticks([0, 1]) plt.yticks([0, 1]) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() ``` 最后,我们可以使用Matplotlib库绘制模型的决策边界。代码如下: ```python # 绘制模型的决策边界 X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start=X_test[:, 0].min() - 1, stop=X_test[:, 0].max() + 1, step=0.01), np.arange(start=X_test[:, 1].min() - 1, stop=X_test[:, 1].max() + 1, step=0.01)) plt.contourf(X1, X2, knn.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape), alpha=0.75, cmap=plt.cm.BuGn) plt.xlim(X1.min(), X1.max()) plt.ylim(X2.min(), X2.max()) for i, j in enumerate(np.unique(y_test)): plt.scatter(X_test[y_test == j, 0], X_test[y_test == j, 1], c=np.array(['red', 'green'])[i], label=j, alpha=0.7) plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Cholesterol') plt.legend() plt.show() ``` 以上就是使用KNN算法进行心脏病预测的全部代码,包括数据处理、算法建模、算法调优、模型评估和可视化。希望对您有所帮助!

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好的,那我们开始编写决策树算法进行心脏病预测。首先,我们需要导入必要的库: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 然后,读取数据集并进行数据预处理: ```python # 读取数据集 df = pd.read_csv('heart.csv') # 将特征和标签分离 X = df.drop(['target'], axis=1) y = df['target'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 将数据转换为numpy数组 X_train = np.array(X_train) X_test = np.array(X_test) y_train = np.array(y_train) y_test = np.array(y_test) ``` 接下来,我们需要编写决策树算法。这里我们使用ID3算法,它是一种基于信息熵的分类算法。 ```python class Node: def __init__(self, feature_index=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None): self.feature_index = feature_index self.threshold = threshold self.left = left self.right = right self.value = value class DecisionTreeRegressor: def __init__(self, max_depth=None, min_samples_split=2): self.max_depth = max_depth self.min_samples_split = min_samples_split def fit(self, X, y): self.n_features_ = X.shape[1] self.tree_ = self._grow_tree(X, y) def predict(self, X): return np.array([self._predict(inputs) for inputs in X]) def _best_split(self, X, y): m = y.size if m <= 1: return None, None num_parent = [np.sum(y == c) for c in range(self.n_outputs_)] best_gini = float('inf') best_index, best_threshold = None, None for index in range(self.n_features_): thresholds, classes = zip(*sorted(zip(X[:, index], y))) num_left = [0] * self.n_outputs_ num_right = num_parent.copy() for i in range(1, m): c = classes[i - 1] num_left[c] += 1 num_right[c] -= 1 gini_left = 1.0 - sum((num_left[x] / i) ** 2 for x in range(self.n_outputs_)) gini_right = 1.0 - sum((num_right[x] / (m - i)) ** 2 for x in range(self.n_outputs_)) gini = (i * gini_left + (m - i) * gini_right) / m if thresholds[i] == thresholds[i - 1]: continue if gini < best_gini: best_gini = gini best_index = index best_threshold = (thresholds[i] + thresholds[i - 1]) / 2 return best_index, best_threshold def _grow_tree(self, X, y, depth=0): num_samples_per_class = [np.sum(y == i) for i in range(self.n_outputs_)] predicted_class = np.argmax(num_samples_per_class) node = Node(value=predicted_class) if depth < self.max_depth: index, threshold = self._best_split(X, y) if index is not None: left_indices = X[:, index] < threshold X_left, y_left = X[left_indices], y[left_indices] X_right, y_right = X[~left_indices], y[~left_indices] if len(X_left) > self.min_samples_split and len(X_right) > self.min_samples_split: left = self._grow_tree(X_left, y_left, depth + 1) right = self._grow_tree(X_right, y_right, depth + 1) node = Node(feature_index=index, threshold=threshold, left=left, right=right) return node def _predict(self, inputs): node = self.tree_ while node.left: if inputs[node.feature_index] < node.threshold: node = node.left else: node = node.right return node.value ``` 最后,我们可以使用训练集对模型进行训练,并使用测试集对模型进行评估: ```python # 训练模型 model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5) model.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率: {:.2f}%".format(acc * 100)) ``` 我们还可以使用可视化工具graphviz将决策树可视化,以便更好地理解模型的决策过程: ```python !pip install graphviz from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz dot_data = export_graphviz(model.tree_, out_file=None, feature_names=X.columns, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("heart_tree") graph ``` 以上就是完整的决策树算法代码,您可以根据自己的需求进行调整和优化。

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import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

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