心脏病诊断：人工智能预处理与模型评估实践

本资源是一份关于人工智能基础课程设计的文档，主要聚焦于心脏病诊断的研究与实践。作者在2022年12月31日完成了该项目，其核心任务涉及数据预处理、实验报告撰写，以及模型性能评估，特别是交叉验证技术的应用。 在项目中，数据预处理是关键步骤，包括数据的读取和清洗，这确保了后续模型训练的质量。作者重点介绍了过拟合现象及其解决方法，提到使用验证数据来评估模型的泛化能力，避免了在测试阶段泄露信息。通过K-Fold交叉验证（如10折），数据被划分为多个子集，每次选取一个子集作为验证集，其余用于训练，这样可以更客观地评估模型的稳定性和性能。 AUC值（Area Under the Curve）在这里被用来衡量模型的性能，特别是在ROC曲线上，AUC接近1.0表示模型的预测能力非常高，而0.5则表示模型无区分能力。作者对比了逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林和决策树等模型在心脏病诊断中的分类性能，发现逻辑回归、SVM和随机森林的表现相近，接近完美，而决策树的性能相对较差。 背景方面，心血管疾病，特别是心脏病，对全球健康构成重大威胁，尤其在中国，随着经济发展，相关风险因素增加，导致患病人数和死亡率上升。心血管疾病分为急性与慢性两种类型，其中心脏病的预防和诊断成为研究的重点。通过数据分析和人工智能技术，试图利用诸如体测指标等数据来识别和预测心脏病，以期提高早期干预和治疗的效果。 整个课程设计不仅锻炼了学生的编程技能和数据处理能力，还加深了他们对机器学习算法在医疗领域应用的理解，尤其是在心脏病预测方面的实际操作。这份文档提供了宝贵的实践经验，展示了人工智能在健康管理中的潜力。