多项式拟合实现心脏疾病预测

心脏疾病预测是一项重要的医学问题，可以使用多项式拟合来预测心脏疾病的风险。多项式拟合是一种基于多项式函数的回归分析方法，它可以通过拟合一条曲线来描述数据集中的模式。

下面是一个简单的多项式拟合实现心脏疾病预测的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义多项式函数
def poly_func(x, w):
    y = 0
    for i in range(len(w)):
        y += w[i] * x ** i
    return y

# 读取数据
data = np.loadtxt('heart_disease.csv', delimiter=',')

# 划分数据集
train_x = data[:, 0]
train_y = data[:, 1]

# 选取多项式次数
degree = 4

# 多项式拟合
w = np.polyfit(train_x, train_y, degree)

# 绘制数据集和拟合曲线
plt.scatter(train_x, train_y)
x_range = np.linspace(train_x.min(), train_x.max(), 100)
plt.plot(x_range, poly_func(x_range, w), 'r')
plt.show()

# 预测心脏疾病风险
age = 50
risk = poly_func(age, w)
print('The risk of heart disease for a {} years old person is {:.2f}%.'.format(age, risk * 100))

在这个示例中，我们使用了 heart_disease.csv 数据集，其中包含了一些人的年龄和心脏疾病的风险数据。我们首先读取数据集，然后使用多项式拟合来拟合数据集中的模式。在这个示例中，我们选择了 4 次多项式，可以使用 np.polyfit 函数来进行多项式拟合。

然后，我们使用拟合参数来绘制拟合曲线，和数据集一起绘制在同一个图中。最后，我们可以使用拟合函数来预测一个 50 岁人的心脏疾病风险。