毕业设计:基于机器学习的疾病预测 python实现代码数据

在Python中，可以使用各种机器学习模型来进行疾病预测。首先，您需要收集相关的医疗数据集，然后使用适当的特征工程和机器学习算法来建立预测模型。这里提供一个简单的例子，假设使用了一个虚拟的数据集，并使用了决策树分类器来预测疾病：

首先，您需要安装必要的库。如果您尚未安装它们，可以使用以下命令安装 pandas, scikit-learn 和 numpy：

pip install pandas scikit-learn numpy

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 虚拟数据集（示例数据）
data = {
    '特征1': [1, 2, 3, 4, 5],
    '特征2': [2, 3, 4, 5, 6],
    '特征3': [3, 4, 5, 6, 7],
    '疾病': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义特征和目标变量
X = df[['特征1', '特征2', '特征3']]
y = df['疾病']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"模型准确率：{accuracy}")

请注意，这个例子使用了虚拟数据。在实际情况下，您需要准备和清理真实的医疗数据，进行特征工程和数据预处理，以及选择适当的模型并对其进行调优。

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