糖尿病数据集来源Pima印第安人糖尿病数据集。数据集包含769条数据,9个变量。变量如下:妊娠, 血糖,血压,皮肤厚度,胰岛素,BMI,糖尿病系统功能,年龄,是否为糖尿病患者。 本研究的实验数据来自UniversityofCalifornia,UGI机器学习数据库中的 PimaIndianDiabetes数据集,其研究对象是亚利桑那州凤凰城附近的皮
【Pima(皮马)印第安人数据集——根据诊断措施预测糖尿病的发作】 该数据集最初来自美国国立糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。 数据集的目的是基于数据集中包含的某些诊断指标,来诊断性地预测患者是否患有糖尿病。 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皮马印第安人血统、至少21岁的女...
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。 数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。预测变量包括患者的怀孕次数、BMI、胰岛素水平、年龄等。 importsys importpandasaspd# 数据科学计算工具 importnumpyasnp# 数值计算工具 importmatplotlib.pyplotas...
https://blog.csdn.net/yizheyouye/article/details/79791473 在一些地方做了补充说明,便于小白理解。 数据集简介 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。 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...
xgboost在Pima印第安人数据集上的机器学习实现 1. 简介 在本文中,我们将学习如何使用xgboost算法在Pima印第安人数据集上进行机器学习。xgboost是一种梯度提升树算法,被广泛应用于数据科学和机器学习领域。Pima印第安人数据集是一个经典的二分类问题数据集,用于预测糖尿病患者。
数据理解 1.简单查看数据 2.审查数据维度 3.查看数据的类型和属性 4.总结数据分类的分布情况 5.通过数据描述统计分析数据 6.理解数据属性的相关性 7.审查数据分布情况 In [20] from pandas import read_csv fielname = 'work/印第安人数据集1.csv' names = ['preg','plas','pres','skin','test','mas...
我方公司研发AI人工智能糖尿病预测模型,应用与生物医药企业,商业模型和科研论文。模型AUC高于0.84,对糖尿病患者预测能力优秀。项目联系人:重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司,Toby老师,QQ:231469242官网:www.mlpaper.cnQQ学习群:1026993837公众号(python生物信
pima印第安人糖尿病数据集评分: pima印第安人糖尿病数据集,内含各个特征参数的解释。好用 数据python 机器学习2019-08-24 上传大小:23KB 所需:50积分/C币 亚利桑那州的皮马印第安人(Akimel Oodham)是世界上糖尿病发病率最高的人群 通过分析数据和机器学习预测一个人患糖尿病的 ...
皮马印第安人糖尿病数据分析 从测试看出,Logisctic回归在这个数据集上表现高于其他两种分类器。 在对数据进行正确的特征处理后,比如标准化处理、分类等,Logistic回归和线性SVM在这个数据集上表现一致。 RBF的SVM对数据的特征依赖不是很大,前后测试结果表明,在这个数据集上,RBF的SVM表现稳定,得分波动不大。 测试结果如下...
最全Pima印第安人糖尿病数据集。里头有两份数据。原路径:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data。