uci心脏病数据集python线性回归

UCI心脏病数据集是一个二分类问题，所以线性回归不是最适合的模型。但是，您可以使用逻辑回归来解决这个问题。

以下是使用Python进行逻辑回归分析的步骤:

1. 下载数据集：您可以在UCI Machine Learning Repository上找到Heart Disease数据集，下载数据集并将其保存到您的本地文件夹中。

2. 导入库和数据：在Python中，您需要导入pandas、numpy、sklearn库来读取和分析数据集。使用pandas的read_csv()函数将数据集读取到pandas DataFrame中。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

heart_data = pd.read_csv('heart.csv')

3. 数据清理和转换：在进行数据分析之前，您需要对数据进行清理和转换。这可能包括删除缺失值、转换数据类型和标准化数据等操作。

# 删除缺失值所在的行
heart_data.dropna(inplace=True)

# 转换数据类型为整数
heart_data = heart_data.astype(int)

# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
heart_data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(heart_data), columns=heart_data.columns)

4. 拆分数据集：将数据集拆分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。

X = heart_data.drop('target', axis=1)
y = heart_data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 训练模型：使用逻辑回归模型来训练数据集，并使用训练好的模型来预测测试集数据。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

6. 模型评估：使用sklearn库中的metrics模块来评估模型的性能，比如准确率、召回率、F1分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("\nConfusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

希望这些指导对您有所帮助！