python自动生成心脏病的回归模型

心脏病的预测问题通常是一个分类问题，而不是回归问题。因此，您可能需要先收集适当的心脏病数据集，然后使用分类算法来构建模型。

不过，如果您已经有了一个包含心脏病相关特征和标签的数据集，您可以使用Python中的scikit-learn库来构建回归模型。下面是一些示例代码，用于构建一个基于线性回归的心脏病预测模型：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('heart_disease_data.csv')

# 将数据集拆分为特征和标签
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# 将数据集拆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)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error:", mse)

这个代码会加载一个名为“heart_disease_data.csv”的数据集，将其拆分为特征和标签，并将其拆分为训练集和测试集。然后，它会使用线性回归算法在训练集上训练一个模型，然后在测试集上进行预测，并计算模型的均方误差（MSE）。您可以使用此代码作为基础，并根据您的数据集和需求进行修改。