请给出一个多变量时序二分类的机器学习代码,数据由csv给出,包含不同患者的时间序列,背景是不同患者在24小时内各项指标,判断其是否死亡
时间: 2023-12-08 19:03:03 浏览: 27
下面是一个简单的多变量时序二分类机器学习代码示例,使用Python语言和Pandas库处理CSV数据,使用XGBoost模型进行分类:
``` python
import pandas as pd
import xgboost as xgb
# 加载CSV数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 训练/测试集划分
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 构建XGBoost模型
model = xgb.XGBClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```
上述代码中,`data.csv`文件包含多个患者在24小时内的各项指标,最后一列为标签(0表示未死亡,1表示死亡)。使用Pandas库读取CSV文件,分离特征和标签,并进行训练/测试集划分。
接着,使用XGBoost模型进行二分类训练,并对测试集进行预测。最后,计算预测准确率。
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