作者：Mika 数据：真达，后期：Mika 来源：CDA数据分析师（ID: cdacdacda） 全球每年约有1700万人死于心血管疾病，当中主要表现为心肌梗死和心力衰竭。当心脏不能泵出足够的血液来满足人体的需要时，就会发生心力衰竭，通常由糖尿病、高血压或其他心脏疾病引起。 在检测心血管疾病的早期症状时，机器学习就能派上用场了。通过患者的电子病历，可以记录患者的症状、身体特征、临床实验室测试值，从而进行生物统计分析，这能够发现那些医生无法检测到的模式和相关性。 尤其通过机器学习，根据数据就能预测患者的存活率，今天我们就教大家如何用Python写一个心血管疾病的预测模型。 00 研究背景和数据来源 我们用到的数据集来自Davide Chicco和Giuseppe Jurman发表的论文：《机器学习可以仅通过血肌酐和射血分数来预测心力衰竭患者的生存率》。 他们收集整理了299名心力衰竭患者的医疗记录，这些患者数据来自2015年4月至12月间巴基斯坦费萨拉巴德心脏病研究所和费萨拉巴德联合医院。这些患者由105名女性和194名男性组成，年龄在40至95岁之间。所有299例患者均患有左心室收缩功
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想学啊
59
好棒
50
厉害
56
需要实践学习呀
95
厉害
86
需要医学Python小课堂！
0
#血管疾病#
32
#机器#
28
学习
65
👍👍👍
63