python实现深度神经网络rnn-lstm分类模型(医学疾病诊断)数据集下载

首先，要实现深度神经网络rnn-lstm分类模型，需要掌握Python编程语言和机器学习知识。具体过程如下：

1. 下载医学疾病诊断数据集。可以通过使用Python的requests库从网站上下载数据集，也可以通过Kaggle等数据平台下载数据集。

2. 数据预处理和数据清洗。首先要对数据进行清洗和处理，去除重复、空缺或异常值数据，对数据进行标准化、归一化和特征选择等预处理操作。

3. 设计深度神经网络rnn-lstm分类模型。根据数据集特点和分类任务要求，设计合适的深度神经网络rnn-lstm分类模型，选择合适的损失函数、优化器和评价指标等。可以使用Keras、TensorFlow等机器学习框架来构建模型。

4. 模型训练和验证。将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，同时用测试集进行模型验证和调参。通过调整参数、增加迭代次数和增大训练集等方式来提高模型的准确率。

5. 模型应用和部署。通过对模型进行序列化操作，将模型应用到实际医学疾病诊断中。可以使用Python Web框架和云平台等方式来实现模型的部署和在线应用。

总之，实现深度神经网络rnn-lstm分类模型需要深入学习Python编程语言和机器学习相关知识，同时需要有医学疾病诊断领域的实际经验。