数据挖掘心脏病预测大作业编写

数据挖掘心脏病预测大作业可以分为以下步骤：

1. 数据探索和准备：收集心脏病患者的相关数据，包括年龄、性别、胸痛类型、血压等基本信息，以及诊断结果等。对数据进行探索性分析，了解数据的分布情况、缺失值和异常值等情况，并进行数据清洗和预处理，如填补缺失值、去除异常值等。

2. 特征工程：从数据中提取有用的特征，如BMI指数、血糖水平、心电图结果等，并进行特征选择和降维，选取最具有预测性能的特征。

3. 模型选择和训练：选择适合该问题的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等，并进行模型训练和调参，以提高模型的预测性能。

4. 模型评估和优化：使用交叉验证等方法对模型进行评估，如计算准确率、召回率、F1值等指标，并根据评估结果进行模型优化，如调整模型参数、增加样本量等。

5. 模型应用和部署：将训练好的模型应用于新数据进行预测，并将模型部署到生产环境中，以实现自动化预测。

参考代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 数据处理
data = data.drop(['fbs', 'restecg', 'exang', 'oldpeak', 'slope', 'ca', 'thal'], axis=1)
data = data.dropna()

# 特征工程
X = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这段代码中，我们使用了逻辑回归模型进行心脏病预测。首先加载数据，然后进行数据处理，去除无用特征和缺失值。接着进行特征工程，将数据集划分为训练集和测试集，然后使用逻辑回归模型进行训练和预测，并计算预测准确率。