不使用sklearn库编写KNN算法代码解决心脏病预测问题，包括数据处理，算法应用算法调参和模型评估

好的，让我来为您解答这个问题。

首先，我们需要准备数据。可以从UCI机器学习库中下载心脏病数据集。数据集包含13个输入特征和1个二元输出标签，其中1表示患有心脏病，0表示没有。我们需要将数据集分为训练集和测试集。

接下来，我们需要定义距离度量函数。在KNN算法中，我们需要计算测试数据点与每个训练数据点之间的距离。通常使用欧氏距离作为距离度量函数。

接着，我们需要实现KNN算法。算法的核心思想是找到与测试数据点最近的K个训练数据点，并根据它们的标签进行投票，以确定测试数据点的标签。

在KNN算法中，K的值是一个重要的超参数。我们需要通过尝试不同的K值来找到最佳的K值。为了评估模型的性能，我们可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标。

最后，我们需要对模型进行评估。我们可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。

代码实现如下：

import numpy as np

# 数据处理
def load_data():
    data = np.genfromtxt('heart.csv', delimiter=',', skip_header=1)
    X = data[:, :-1]
    y = data[:, -1].astype(int)
    return X, y

def split_data(X, y, test_ratio=0.3):
    n_samples = X.shape[0]
    n_test = int(n_samples * test_ratio)
    indices = np.random.permutation(n_samples)
    X_train = X[indices[:-n_test]]
    y_train = y[indices[:-n_test]]
    X_test = X[indices[-n_test:]]
    y_test = y[indices[-n_test:]]
    return X_train, y_train, X_test, y_test

# 距离度量函数
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

# KNN算法
class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros(X.shape[0])
        for i, x in enumerate(X):
            distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
            k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
            k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
            y_pred[i] = max(set(k_nearest_labels), key=k_nearest_labels.count)
        return y_pred

# 模型调参
def grid_search(X_train, y_train, X_val, y_val):
    best_acc = 0
    best_k = None
    for k in range(1, 10):
        knn = KNN(k=k)
        knn.fit(X_train, y_train)
        y_val_pred = knn.predict(X_val)
        acc = np.mean(y_val_pred == y_val)
        if acc > best_acc:
            best_acc = acc
            best_k = k
    return best_k

# 模型评估
def evaluate(y_true, y_pred):
    acc = np.mean(y_true == y_pred)
    tp = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
    tn = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 0))
    fp = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 1))
    fn = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
    precision = tp / (tp + fp)
    recall = tp / (tp + fn)
    f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return {'accuracy': acc, 'precision': precision, 'recall': recall, 'f1': f1}

# 主程序
X, y = load_data()
X_train, y_train, X_test, y_test = split_data(X, y, test_ratio=0.3)
best_k = grid_search(X_train, y_train, X_test, y_test)
knn = KNN(k=best_k)
knn.fit(X_train, y_train)
y_test_pred = knn.predict(X_test)
metrics = evaluate(y_test, y_test_pred)
print(metrics)

注意，由于KNN算法的计算复杂度较高，因此在处理大规模数据时可能会遇到性能问题。此外，KNN算法对输入数据的特征缩放敏感，因此在应用算法时应该进行特征缩放。