从疝气病症预测病马的死亡率代码

在医学领域，尤其是动物健康监测中，预测病马的死亡率通常涉及机器学习模型的应用，例如基于统计学或深度学习的模型。然而，由于这是一个复杂的任务，并且直接提供完整的代码并不现实，我会给出一个简单的Python示例框架，使用scikit-learn库中的线性回归模型作为简化版本。真实场景下可能会用到神经网络或更复杂的算法。

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

# 假设你已经有了一个名为horse_data.csv的数据集，其中包含有关马的特征（如年龄、症状等）以及是否患有疝气和死亡状态的信息
data = pd.read_csv('horse_data.csv')

# 数据预处理：将'疝气'和'死亡'列转换为数字编码
data['疝气'] = data['疝气'].map({'有': 1, '无': 0})  # 疝气列
data['死亡'] = data['死亡'].map({'死亡': 1, '存活': 0})  # 死亡列

# 分割特征（X）和目标变量（y）
X = data.drop(['死亡'], axis=1)
y = data['死亡']

# 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)

# 使用Logistic Regression模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算死亡率预测的性能指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f"死亡率预测的准确率为：{accuracy*100:.2f}%")
print("混淆矩阵：\n", conf_mat)

# 这只是一个基本的框架，实际应用可能还需要调整模型参数、特征选择、数据清洗等步骤，并可能需要使用交叉验证来评估模型性能。