心脏病预测-----集成学习xgboost
发布日期:2022-04-11 11:39:11
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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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[***.104.42.241]2024年04月17日 13时21分53秒
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