由于数据集是 .csv 文件,所以使用pandas库中的read_csv进行读入,第一行为参数名称,故在读取时使用skiprows参数跳过。 dataframe.values()函数返回一个numpy矩阵,所以使用torch.from_numpy读取。之后使用random_split将数据集分为训练集与测试集。 dataset创建好之后传递给DataLoader进行迭代,再传送给模型。具体参考两文读...
1 数据和准备工作 数据下载地址:Heart Disease UCI,下载下来的是一个CSV格式的数据,一共1000行,14列。前13列是特征(变量),最后一列是Y(患心脏病=1,否=0),target。 我们先在Google Sheets中查看下数据。 准备工作,数据导入。 ## ### Python 3.8 @Jupyter Notebook, Spyder## Author: Wangjixing, brycew...
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 绘制数据分布图plt.figure(figsize=(10,6))sns.countplot(data['target'])# target 是心脏病的发生与否(1是,0否)plt.title('Distribution of Heart Disease')plt.xlabel('Heart Disease')plt.ylabel('Count')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
为了深入理解Python机器学习中的随机森林，我们将使用UCI Heart Disease数据集作为入门案例。数据集包含1000行14列，前13列是特征，最后一列是目标变量，表示是否患有心脏病。首先，确保数据集已从Heart Disease UCI下载，并为CSV格式。我们使用Google Sheets预览数据内容。数据导入的准备工作需要进行，将数据...
heart.csv2021-02-0211.06KB 文档 Heart Disease UCI 心脏病UCI 该数据库包含76个属性,但是所有已发布的实验都引用了其中14个属性的子集。特别是,克利夫兰数据库是 迄今为止ML研究人员使用的唯一数据库。“目标”字段是指患者中心脏病的存在。 1. Overview This database contains 76 attributes, but all published...
(123)#ensure reproducibilitypd.options.mode.chained_assignment=None#hide any pandas warnings##加载数据dt=pd.read_csv("heart_disease.csv")dt.head(10)##数据中的字段介绍# cp:经历过的胸痛(值1:典型心绞痛,值2:非典型心绞痛,值3:非心绞痛,值4:无症状)# trestbps:人的静息血压(入院时的毫米汞柱)...
Heart Disease UCI 心脏病UCI-数据集 该数据库包含76个属性,但是所有已发布的实验都引用了其中14个属性的子集。特别是,克利夫兰数据库是 迄今为止ML研究人员使用的唯一数据库。“目标”字段是指患者中心脏病的存在。 heart.csv 上传者:weixin_38728347时间:2021-03-04 ...
ggplot(heart,aes(x=age,fill=target,color=target)) + geom_histogram(binwidth = 1,color="black") + labs(x = "Age",y = "Frequency", title = "Heart Disease w.r.t. Age") 我们可以得出结论,与60岁以上的人相比,40至60岁的人患心脏病的概率最高。
这篇主要介绍Kaggle的第二届年度数据科学竞赛:Transforming How We Diagnose Heart Disease。关于Kaggle平台本身的相关内容,可以参考:[Kaggle] 数据建模分析与竞赛平台介绍。 Kaggle除了作为平台来帮助组织者们举办数据分析比赛之外,其本身从2014年开始每年也会和Booz Allen Hamilton(一家著名的咨询公司)举办一次年度的数据...
数据预处理 查看数据 In [134] # df=pd.read_csv("heart.csv") df=pd.read_csv("ALF_Data.csv") # df.isna().sum() df.head() Age Gender Region Weight Height Body Mass Index Obesity Waist \ 0 65 M east 56.0 162.1 21.31 0.0 83.6 1 36 M south 60.2 162.2 22.88 0.0 76.6 2 66 M...