基于Jupyter notebook实现糖尿病病情预测系统系统模块设计 要求:主要介绍本系统各模块的功能包括数据探索性分析、数据预处理模块、数据可视化模块、数据挖掘模块
时间: 2023-11-12 16:08:31 浏览: 92
Diabetes_Predictor:使用IDE-Jupyter笔记本Flask进行糖尿病预测的端到端项目,并在Heroku平台上进行部署
好的,让我来介绍一下本系统各模块的功能。
1. 数据探索性分析模块:该模块的主要功能是对原始数据进行探索性分析,包括数据的分布情况、相关性分析、异常值检测等。通过数据探索性分析,可以更好地理解数据,发现数据中的问题,并为后续的数据预处理和建模提供参考。
2. 数据预处理模块:该模块的主要功能是对原始数据进行清洗、处理和转换,包括数据的缺失值填充、异常值处理、特征工程等。其中,缺失值填充可以采用均值、中位数、众数等方法进行填充;异常值处理可以采用删除、替换等方法进行处理;特征工程可以采用特征选择、特征提取等方法进行处理。处理后的数据可以保存在本地文件系统中,供后续模型训练使用。
3. 数据可视化模块:该模块的主要功能是将数据以图表的方式展示,便于用户进行分析和理解。常用的图表包括散点图、柱状图、饼图等。通过数据可视化,用户可以更直观地了解糖尿病患者的病情,从而采取相应的措施。
4. 数据挖掘模块:该模块的主要功能是选择适合的机器学习算法,并采用交叉验证等方法对模型进行训练和优化。常用的机器学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。在模型训练过程中,需要对模型进行优化,主要包括调整模型参数、特征选择等方法。
以上就是本系统各模块的功能介绍。如果还有其他问题,请随时提出。
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