1importpandas as pd#数据科学计算工具2importnumpy as np#数值计算工具3importmatplotlib.pyplot as plt#可视化4importseaborn as sns#matplotlib的高级API5%matplotlib inline#在Notebook里面作图/嵌图678pima = pd.read_csv('C:\AI\AI_datasets\PimaIndiansdiabetes.csv')9pima.head() 1pima.describe()#panda的...
1.从原材料数据开始: 提供了facade库,里面有606张图片; 需要对图片文件进行分类和处理。才能获得训练所用的数据集。 由于文件中提供的是名字相同jpg与png格式的图片,所以我对源代码进行了修改,以能够进行图像的拼接。 我的文件例分类,暂时不分为test, train , val ;先使用 combine_A_and_B.py 文件进行处理整...
1、该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测 患者是否患有糖尿病。 2、从较大的数据库中选择这些实例有几个约束条件。尤其是,这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。 3、数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。预测变量...
需要自己注册一个Kaggle账号才能获取:Pima Indians Diabetes Database | Kaggle 或者从我的百度网盘中获取: 链接:https://pan.baidu.com/s/11HAgMGGHXIUZPZJTPUAKkA 提取码:wjjd 2.数据分析 从csv文件中可以看到,最后一列是“是否患病”,前边几列都是影响是否患病的因素。在进行深度学习模型搭建之前,需要进行数据...
比马印第安人糖尿病数据集(Pima Indians Diabetes Dataset)涉及根据医疗记录预测比马印第安人5年内糖尿病的发病情况。 它是一个二元分类问题。每个类的观察值数量不均等。一共有 768 个观察值,8个输入变量和1个输出变量。缺失值通常用零值编码。变量名如下: 怀孕次数 口服葡萄糖耐受试验中,2小时的血浆葡萄糖浓度。
Pima Indians Diabetes Data Set(皮马印第安人糖尿病 数据集)数据摘要：From National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases; Includes cost data (donated by Peter Turney)中文关键词：机器学习,糖尿病,分类,多变量,UCI,英文关键词：Machine Learning,Diabetes,Classification,MultiVarite,UCI,数据...
pima-indians-diabetes.data是机器学习常用的数据集,原数据集位置已经搬空,原因是permission restriction。本数据集是作者网上收集数据文本转换为最常用的csv格式。共768个observation,9个变量"npregant", "glucose", "BP", "triceps", "insulin", "bmi", "pedigree", "age", "class"。变量解释见 博客。
Pima Indians Diabetes Data Set(皮马印第安人糖尿病数据集) 数据摘要: From National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases; Includes cost data (donated by Peter Turney) 中文关键词: 机器学习,糖尿病,分类,多变量,UCI, 英文关键词: Machine Learning,Diabetes,Classification,MultiVarite,UCI,...
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本案例选用PimaIndiansDiabetes2数据集,它是美国一个疾病研究机构所拥有的一个数据集,其中包括了9个变量,共有768个样本。响应变量即是对糖尿病的判断,它是一个二元变量。其它各解释变量是个体的若干特征,如年龄和其它医学指标,均为数值变量。其中有一些缺失值的存在,虽然朴素贝叶斯分类对于缺失值并不敏感,我们还是先...