心脏病预测-----集成学习xgboost
发布日期:2022-04-11 11:39:11 浏览次数:41 分类:技术文章

本文共 402 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一、问题背景

利用集成学习xgboost实现心脏病预测。

二、数据集分析

  • 数据集地址:
  • 数据集中一共有303个样本,共有14个特征,特征描述如下:
属性 含义
age 年龄
sex 性别 1=male,0=female
cp 胸痛类型(4种) 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 静息血压
chol 血清胆固醇
fbs 空腹血糖 >120mg/dl ,1=true; 0=false
restecg 静息心电图(值0,1,2)
thalach 达到的最大心率
exang 运动诱发的心绞痛(1=yes;0=no)
oldpeak 相对于休息的运动引起的ST值(ST值与心电图上的位置有关)
slope 运动高峰ST段的坡度 Value 1: upsloping向上倾斜, Value 2: flat持平, Value 3: downsloping向下倾斜

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