机器学习在心脏病预测与水果疾病检测中的应用

### 机器学习在心脏病预测与水果疾病检测中的应用 #### 心脏病预测中的K - 近邻算法 在当今的医疗领域，利用机器学习进行心脏病预测变得越来越重要。K - 近邻（K - NN）算法是其中一种有效的方法。K - NN是一种非参数算法，它不依赖于对潜在数据的假设。通过K - NN计算，新信息可以被有效地归类到相似的类别中。它会存储所有可用信息，并对新的数据点进行分组，可用于分类和回归问题。 整个心脏病预测工作主要分为以下几个模块： 1. **数据收集**：这是整个过程的基础，也是至关重要的一步。需要收集合适的数据集，该数据集包含14列和1026行。数据收集不仅是获取数据，还能通过增加更多信息来完善数据集。 2. **数据预处理**：这是一个去除或消除不需要或重复值，并将其转换为更可行数据的过程。具体包括处理空值、将数据集划分为训练集和测试集，最后进行特征缩放，以限制变量的范围，使它们能够在常规情况下进行比较。 3. **模型训练**：使用数据集中的信息来计算指标。首先使用训练集来调整和拟合机器学习模型，然后使用测试集来分析模型是否可靠。最后，为每组超参数确定得分，并不断循环，直到获得理想的结果。数据集按照70:30的比例划分为训练集和测试集。 以下是数据集的一些统计信息： | 特征 | 计数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 25%分位数 | 50%分位数 | 75%分位数 | 最大值 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | age | 1025.000000 | 54.434146 | 9.072290 | 29.000000 | 48.000000 | 56.000000 | 61.000000 | 77.000000 | | sex | 1025.000000 | 0.695610 | 0.460373 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 | 1.000000 | 1.000000 | | cp | 1025.000000 | 0.942439 | 1.029641 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 | 2.000000 | 3.000000 | | trestbps | 1025.000000 | 131.611707 | 17.516718 | 94.000000 | 120.000000 | 130.00000 | 140.00000 | 200.00000 | | chol | 1025.00000 | 246.00000 | 51.59251 | 126.00000 | 211.00000 | 240.00000 | 275.00000 | 564.00000 | | fbs | 1025.000000 | 0.149268 | 0.356527 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 | | restecg | 1025.000000 | 0.599756 | 0.527878 | 0.000000 | 0.000000 |