孕产妇健康风险数据集代码

这里提供一个孕产妇健康风险数据集的代码示例，该数据集包含了孕妇的多项生理指标以及是否出现并发症等信息。以下代码使用了Pandas和Scikit-learn库进行数据处理和模型训练。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv("pregnancy_risk.csv")

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 删除缺失值
X = data.drop(columns=["Complications"])  # 特征
y = data["Complications"]  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 划分训练集和测试集

# 模型训练
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
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)

在这个示例中，我们使用了随机森林分类器进行模型训练，并计算了在测试集上的准确率。当然，你可以根据具体情况选择不同的算法和评估指标。