【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression） 注：最近开始学习《人工智能》选修课，老师提纲挈领的介绍了一番，听完课只了解了个大概，剩下的细节只能自己继续摸索。从本质上讲：机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反应，趋利避害（评价标准）。1. 什么是逻辑回归？许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方
心脏病是一类比较常见的循环系统疾病。它作为全球第一大杀手，是我们不得不提前防御的疾病。我从kaggle上下载了一份心脏病数据集，利用python找出一些规律，看下哪些特征对于确诊心脏病影响比较大，从而提醒我们注意平时的生活规律。导入数据集import pandas as pd
data = pd.read_csv('heart.csv')
data.head() 我们可以看到以下数
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2023-10-17 14:11:25
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在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是否存活其中我们有急诊室的观察结果，对于心肌梗塞，我们想了解谁存活下来了，以得到一个预测模型。但是在运行一些分类器之前，我们先把我们的
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2023-11-07 09:37:49
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目录一、逻辑回归二、案例——深入理解逻辑回归1.分类需要分析的问题：2.建模3.求解模型：4.算出模型矩阵的值：5.根据值判断拟合精度：6.决策评估：三、算法评估1.问题描述：2.查准率，查全率：四、参考 一、逻辑回归ogistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发
什么是逻辑回归逻辑回归（logistic regression），虽然名字上有“回归”两字，但它实际应用的是处理分类问题（二分类、多分类）。逻辑回归的核心思想是：如果回归的结果输出是一个连续值，而值的范围是无法限定的，那么想办法把这个连续结果值映射为可以帮助我们判断的结果值，从而进行分类。所以，从本质上讲，逻辑回归是在回归的基础上，进行了特殊的改进（利用激活函数），而被用于分类问题上。
1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：
在UCI机器学习库中，Heart Disease Data Set一共包含4个关于心脏病诊断的数据库。 其中数据分别来源自：Cleveland Clinic Foundation (cleveland.data)Hungarian Institute of Cardiology, Budapest (hungarian.data)V.A. Medical Center, Long Beach, C
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。简介心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。相关视频数据准备 来源该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预
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2023-10-08 19:29:06
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根据英国心脏基金会(BHF)资助并发表在《自然遗传学》上的研究，在患有心脏病的人中发现的新的遗传缺陷有时会在家庭中遗传，这可能会改变对这种隐藏疾病的诊断和治疗。研究人员发现了肥厚型心肌病(HCM)人群DNA的新型遗传改变-家庭中的一种沉默杀手，由于心肌增厚，它们可能导致年轻人突然死亡。 这项突破性发现可能是我们25年以来对该疾病遗传基础知识的最大进步，它将帮助医生更好地预测哪些家庭成员需
研究基础心脏病是一类比较常见的循环系统疾病。循环系统由心脏、血管和调节血液循环的神经体液组织构成，循环系统疾病也称为心血管病，包括上述所有组织器官的疾病，在内科疾病中属于常见病，其中以心脏病最为多见，能显著地影响患者的劳动力。典型症状：蹲踞体征、杵状指(趾)、肺动脉高压、年长儿可有生长发育迟缓。患儿面色苍白，憋气，呼吸困难和心动过速，在鼻尖、口唇、指(趾)甲床明显紫绀。患儿往往发育不正常，表现为瘦
1 引言1.1 研究背景与意义如今，心血管疾病(CVD) 是全球第一大死因，估计每年夺走 1790 万人的生命，占全球所有死亡人数的 31%。五分之四的心血管疾病死亡是由心脏病发作和中风引起的其中三分之一的死亡过早发生在 70 岁以下的人群中。心力衰竭是由 CVD引起的常见事件。 本文通过收集调查 28-77 岁的人群中可能有关患心脏病的特征属性来进行数据分析。通过分析，我们认为静息血压，静息心电
本文章包含以下内容： 以UCI心脏病数据集为例，进行数据简单分析：求心脏病患者年龄的平均值、中位数和众数，从结果里分析年龄与心脏病的关系；胆固醇正常值是0-200mg/dL，区分胆固醇不合格和不合格人员，用百分位数分析年龄和胆固醇的关系（哪个年龄段胆固醇不合格的多，对比两组进行分析）  
文章目录1 前期准备1.1 安装数据分析+可视化第三方工具包1.2 安装辅助工具包1.3 安装机器学习第三方工具包1.4 安装机器学习可解释性第三方工具包2 对于数据集进行导入、查看及简单分析2.1 代码及注释2.2 简单分析属性的相关系数关系 写在前面：研一的机器学习课程需要针对UCI的一个数据集进行分析。所以就有了这篇文章。也是第一次好好学习机器学习了。[P5]1 前期准备本次实验基于spy
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2023-08-11 13:25:57
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心脏病数据挖掘简介
## 1. 前言
心脏病是当前世界上最常见和致死率最高的疾病之一。通过对大量的心脏病数据进行挖掘和分析，我们可以帮助医生和研究人员更好地了解该疾病的风险因素和预测模型。本文将介绍一些常见的心脏病数据挖掘方法，并给出示例代码。
## 2. 数据获取
首先，我们需要获取用于心脏病数据挖掘的数据集。一个常见的数据集是Cleveland心脏病数据集，它包含了多个心脏病相关的特征
原创
2023-08-23 03:24:58
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数据集链接：Heart Disease UCI | Kaggle
导入python库## Plotting Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import cufflinks as cf
%matplotlib inline
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2023-10-20 06:53:59
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一、选题背景 在我们生活中，健康是非常重要的，然而，随着生活的各种因素，我们的健康基准也发生了非常大的变化。目前，根据疾病预防控制中心的调研（该系统每年进行电话调查以收集有关美国居民健康状况的数据）；心脏病是导致一部分特殊人群死亡的直接因素之一。在国外，因为心脏病而死亡的美国人就大约有47%；与心脏病具有一定联系的还有吸烟、先天性、胆固醇等。对于
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2022-12-19 20:19:00
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目录1. 获取数据集2. 数据集介绍3. 数据预处理4. 构建随机森林分类模型5. 预测测试集数据6. 构建混淆矩阵7. 计算查全率、召回率、调和平均值8. ROC曲线、AUC曲线 （注：每一章节可以为一个py文件，4、5、6、7写在同一个文件中，最好用jupyter notebook）1. 获取数据集下面两种方式：UCI、KaggleUCI Machine Learning Repos
心脏病监测分析为什么想做这个分析案例？心脏病已经成为人类健康的三大杀手之一，为找到心脏病的病因，特此参考了一些公众号推文和知乎，kaggle这些平台的文章来做一个关于心脏病的分析。本文只涉及数据分析，数据处理和可视化，没有机器学习和深度学习，适合初学者的案例练手，大佬就不用过多参考这篇推文了。import pandas as pd
import warnings
import seaborn a
Kaggle心脏病数据集冠军Kernel作者Rob Harrand，除了使用常见的python库，numpy、 pandas、 matplotlib、sklearn外还使用了 seaborn、eli5、shap、pdpbox、Ipython。下面是原网址：https://www.kaggle.com/tentotheminus9/what-causes-heart-disease-explaini
