Matlab实现心脏疾病预测及精度检验

资源摘要信息:"matlab精度检验代码-ML_Heart_Disease_Project" 在本节中，我们将详细介绍标题和描述中提及的各个知识点，并对压缩包子文件名称列表进行解释。 标题中提到的“matlab精度检验代码-ML_Heart_Disease_Project”指的是使用Matlab编程语言开发的一个项目，旨在进行心脏疾病预测的机器学习实验。该项目的名称为“ML_Heart_Disease_Project”，其核心目标是通过机器学习算法对心脏疾病数据进行精度检验。 描述部分详细阐述了该项目的几个关键要点： 1. 先决条件： - Matlab版本要求为2018a，这是一个为工程、科学以及数学计算而设计的高性能编程环境。 - 统计和机器学习工具箱，这是Matlab中的一个工具箱，用于提供多种统计分析和机器学习算法。 - 神经网络工具箱，同样为Matlab的附加产品，它提供了设计、实现和分析神经网络所需的函数和应用。 2. 可选工具箱： - 并行计算工具箱，虽然非必须，但如果安装了此工具箱，则可用于优化随机森林的计算。 - 深度学习工具箱，用于构建、训练和分析深度神经网络模型，并且对于绘制混淆图等可视化任务也是必要的。 3. 项目文件结构与内容： - load_heart_csv.m：这是一个Matlab脚本，用于从本地目录加载名为heart.csv的心脏数据集，并将数据划分为训练集和测试集。此脚本确保了数据划分过程的随机性可以通过设置随机种子来保证可重复性。 - 探索性数据分析（EDA文件夹）：包含两个主要文件，即boxpolts.m和EDA.ipynb。 - boxpolts.m：生成分类预测变量的箱线图和条形图，用于显示分类数据的频率值。 - EDA.ipynb：这是一个交互式笔记本文件，执行数据的基本探索性分析，并生成特征之间相关性的热图。 - NB调整文件夹：包含Run_NB_Analysis.m脚本文件。 - Run_NB_Analysis.m：这是在朴素贝叶斯模型上运行实验的主脚本。它利用贝叶斯优化和网格搜索技术对算法进行调优，测试正态分布和内核分布，并优化所有特征上的内核宽度。此外，脚本还包含了对连续特征的手动网格搜索，尝试所有可能的分布组合。 标签“系统开源”意味着该项目是开放源代码的，即该项目的源代码可供公众访问，并且可以自由地使用、修改和分发。 压缩包子文件的文件名称列表中的“ML_Heart_Disease_Project-master”表明这是一个存储在Git仓库中的项目，并且“master”分支包含了项目的所有最新和完整的代码。在Git版本控制语境中，“master”通常指的是主分支，用于跟踪项目的主要开发进度。 综上所述，这个Matlab项目是一个涉及机器学习、统计分析和数据处理的完整框架，用于评估和优化心脏疾病预测模型。通过这些文件和工具，研究人员和开发人员可以使用Matlab进行高精度的心脏疾病风险评估，并利用机器学习算法提升预测模型的准确度。