Սրտի հիվանդությունը հայտնաբերելու մի քանի եղանակ կա Python-ի միջոցով՝ առանց գրադարանների: Ահա մի քանի մոտեցումներ, որոնք կարող եք դիտարկել.
- Տվյալների վերլուծություն. Սրտի հիվանդությունը հայտնաբերելու եղանակներից մեկը սրտի հիվանդություն ունեցող և առանց հիվանդների տվյալների բազայի տվյալների վերլուծության տեխնիկայի օգտագործումն է: Դուք կարող եք օգտագործել Python-ի ներկառուցված գրադարանները, ինչպիսիք են
pandasևNumPy, տվյալները բեռնելու, մաքրելու և վերլուծելու համար: Տվյալները մաքրելուց և պատրաստելուց հետո կարող եք օգտագործել այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են առանձնահատկությունների ընտրությունը, դասակարգման ալգորիթմները և մոդելի գնահատումը` նախշերը հայտնաբերելու և հիվանդի սրտային հիվանդություն ունենալու հավանականությունը կանխատեսելու համար: - Մեքենայական ուսուցում. Մեկ այլ մոտեցում է մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի օգտագործումը՝ սրտի հիվանդությունը կանխատեսելու մոդել պատրաստելու համար: Դուք կարող եք օգտագործել Python-ի
scikit-learnգրադարանը՝ ստեղծելու և վարժեցնելու մոդել՝ օգտագործելով սրտի հիվանդություն ունեցող և առանց հիվանդների տվյալների հավաքածու: Երբ մոդելը վերապատրաստվի, դուք կարող եք օգտագործել այն՝ կանխատեսումներ անելու նոր հիվանդների տվյալների վերաբերյալ: - Ազդանշանի մշակում. Եթե դուք մուտք ունեք սրտի զարկերի տվյալներին, կարող եք օգտագործել ազդանշանի մշակման տեխնիկան սրտի հիվանդությունը հայտնաբերելու համար: Python-ի
scipyգրադարանը ներառում է ազդանշանի մշակման գործառույթներ, ինչպիսիք են զտումը և առանձնահատկությունների արդյունահանումը: Դուք կարող եք օգտագործել այս գործառույթները՝ մշակելու սրտի կուրսի տվյալները և բացահայտելու օրինաչափությունները, որոնք կարող են վկայել սրտի հիվանդության մասին:
Անկախ ձեր ընտրած մոտեցումից, կարևոր է ուշադիր գնահատել ձեր մոդելի ճշգրտությունը և համոզվել, որ այն պատշաճ կերպով վավերացված է, նախքան այն օգտագործելն իրական աշխարհի ծրագրերի համար:
Ահա մի օրինակ, թե ինչպես կարող եք օգտագործել տվյալների վերլուծության տեխնիկան Python-ում՝ սրտի հիվանդություն հայտնաբերելու համար.
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
# Load the data
df = pd.read_csv('heart_disease_data.csv')
# Select the features and target
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Scale the data
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# Train a random forest classifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = clf.predict(X_test)
# Evaluate the model
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))
Այս կոդը օգտագործում է pandas գրադարանը՝ CSV ֆայլից տվյալները բեռնելու համար, sklearn գրադարանը՝ տվյալները ուսուցման և թեստային հավաքածուների բաժանելու, տվյալները չափավորելու և անտառի պատահական դասակարգիչ պատրաստելու համար, իսկ numpy գրադարանը՝ մոդելը գնահատելու համար՝ օգտագործելով շփոթություն: մատրիցա և դասակարգման հաշվետվություն:
Հիշեք, որ սա ընդամենը մեկ օրինակ է, և կան բազմաթիվ այլ տեխնիկա և ալգորիթմներ, որոնք կարող եք օգտագործել սրտի հիվանդության հայտնաբերման համար: Կարևոր է ուշադիր գնահատել ձեր մոդելի կատարումը և ընտրել այն մոտեցումը, որը լավագույնս կաշխատի ձեր կոնկրետ օգտագործման դեպքում:
