中风预测数据集描述性统计代码

以下是中风预测数据集的描述性统计代码，使用Python中的pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv("stroke_prediction_dataset.csv")

# 描述性统计
print("数据集描述性统计：\n")
print(data.describe())

# 缺失值统计
print("\n数据集缺失值统计：\n")
print(data.isnull().sum())

该代码首先使用pandas库读取中风预测数据集的csv文件，然后使用describe()方法生成数据集的描述性统计信息。接着使用isnull().sum()方法统计数据集中每个特征的缺失值数量。

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基于spark的中风数据处理与分析

基于Apache Spark的数据处理与分析通常应用于大规模中风数据集，因为Spark以其高效的大数据处理能力和并行计算能力而闻名。以下是基于Spark对中风数据进行处理和分析的一般步骤：

1. 数据加载：首先，使用Spark的`DataFrameReader`从各种源（如HDFS、CSV、Parquet等）加载中风数据，将其转换成可以进行操作的数据结构。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = spark.read.format("csv") \
           .option("header", "true") \
           .load("path_to_stroke_data")

2. 数据清洗：清理缺失值、异常值，并将数据转换为一致的格式，例如日期标准化、编码分类变量等。

3. 数据预处理：应用统计方法（如描述性统计、聚类、特征选择），筛选出与中风风险相关的特征，可能需要使用Spark MLlib库提供的工具。

4. 特征工程：创建新的特征组合，比如年龄分段、合并生物标志物信息等，以增强模型预测性能。

5. 划分训练集和测试集：使用Spark DataFrame的`randomSplit`函数划分数据集，用于模型训练和评估。

6. 模型训练：利用机器学习库（如MLlib或PyTorch/TensorFlow结合Spark ML）训练预测模型，如逻辑回归、决策树、随机森林或深度学习模型。

7. 模型评估：使用交叉验证或保留一部分数据作为测试集，通过准确率、召回率、AUC-ROC等指标评估模型性能。

8. 结果可视化：最后，使用Spark的可视化库（如Plotly或Seaborn配合PySpark）展示结果，便于理解和解释。