基于机器学习的ecg分类python完整代码

以下是一个基于SVM算法的ECG分类的完整Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集和标签
data = np.load('ECG_data.npy') # 加载ECG数据集
label = np.load('ECG_label.npy') # 加载ECG标签

X = data # 数据
Y = label # 标签

# 特征提取
def feature_extraction(X):
    # TODO: 根据具体的ECG数据进行特征提取
    return X

feat = feature_extraction(X)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
feat_norm = scaler.fit_transform(feat)

# 划分数据集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(feat_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
SVMModel = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='auto', class_weight='balanced')
SVMModel.fit(train_data, train_label)

# 预测测试集
predict_label = SVMModel.predict(test_data)

# 评估分类结果
accuracy = accuracy_score(test_label, predict_label)

print("Accuracy: ", accuracy)

需要注意的是，以上代码中的特征提取部分需要根据具体的ECG数据进行调整，以得到更好的分类效果。