kaggle中中风预测数据集从哪来的

Kaggle中风预测数据集来自于一个医学研究项目，由医学专家和数据科学家合作创建。该数据集包含了患者的医学历史记录和临床指标，旨在预测患者是否会患上中风。数据集中的特征包括年龄、性别、身高、体重、吸烟、饮酒习惯、高血压、心脏病、糖尿病等多个因素。该数据集是一个典型的二元分类问题，即预测患者是否患有中风。数据集中包含了超过43,000个样本和11个特征。

相关问题

kaggle中中风预测数据集数据清洗

对于Kaggle中的中风预测数据集，数据清洗的主要步骤包括以下几个方面：

1. 删除重复记录：首先，需要检查数据中是否存在重复的记录，如果存在，则需要将其删除，以确保数据的准确性和一致性。

2. 处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，如果存在，则需要对缺失值进行处理。处理缺失值的方式通常有删除、插值和替换等方法。

3. 处理异常值：检查数据集中是否存在异常值，如果存在，则需要将其处理，以确保数据的准确性和可靠性。

4. 转换数据类型：将数据集中的数据类型进行转换，以确保正确的数据类型和格式。

5. 特征选择：对于数据集中的特征，需要进行特征选择，选择对于预测中风有用的特征，并删除不必要的特征。

6. 数据标准化：对于数据集中的数值特征，需要进行标准化或归一化，使得不同特征的数据具有相同的尺度和范围。

数据清洗是机器学习中非常重要的一步，可以有效地提高模型的准确性和可靠性。

kaggle中中风预测数据集数据清洗代码

下面是一个简单的数据清洗代码示例，用于对Kaggle中的中风预测数据集进行数据清洗：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入原始数据集
data = pd.read_csv("stroke_data.csv")

# 删除缺失值过多的列
data = data.drop(columns=["id", "smoking_status"])

# 处理缺失值
data["bmi"].fillna(data["bmi"].mean(), inplace=True)
data.dropna(inplace=True)

# 将分类变量转换为数值变量
data["gender"] = data["gender"].apply(lambda x: 0 if x == "Female" else 1)
data["ever_married"] = data["ever_married"].apply(lambda x: 0 if x == "No" else 1)
data["work_type"] = data["work_type"].map({"Private": 0, "Self-employed": 1, "Govt_job": 2, "children": 3, "Never_worked": 4})

# 对数值变量进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data[["age", "avg_glucose_level", "bmi"]] = scaler.fit_transform(data[["age", "avg_glucose_level", "bmi"]])

# 将目标变量移动到数据集的最后一列
data = data[["gender", "age", "hypertension", "heart_disease", "ever_married", "work_type", "Residence_type", "avg_glucose_level", "bmi", "stroke"]]

该代码首先读入原始数据集，并删除缺失值过多的列。接下来，使用平均值填补缺失值，并将分类变量转换为数值变量。最后，对数值变量进行标准化处理，并将目标变量移动到数据集的最后一列。