Tag Archives: 心脏病

【视频讲解】逻辑回归原理及R语言预测心脏病、用户流失数据挖掘2实例

By tecdat6月 28, 2024Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术心脏病, 用户流失, 逻辑回归

在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。

Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

By tecdat6月 26, 2024Python辅导, 医药生物, 可视化和设计, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Keras, TensorFlow, 心脏病, 损失曲线, 深度学习, 混淆矩阵, 神经网络, 评估, 预测

随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

By tecdat9月 22, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术决策树, 回归, 心脏疾病, 心脏病, 混淆矩阵, 神经网络, 逻辑回归, 随机森林, 预测

众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。

【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例

By tecdat7月 6, 2023R语言辅导, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术决策树, 心脏病

WeChat Tencent QQ email print 由Yudong Wan，Sherry Deng撰写

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R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化

By tecdat5月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术可视化, 回归, 心脏病, 逐步回归, 逻辑回归

在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。

R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化

By tecdat1月 10, 2022医药生物, 大数据部落, 数据库, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Framingham, svm, 可视化, 回归, 心脏病, 支持向量机, 模型诊断, 逻辑回归, 随机森林, 预测, 风险

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

By tecdat7月 14, 2021大数据部落, 数据库, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bayes, Naive Bayes, 决策树, 心脏病, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林, 预测

这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

By tecdat5月 26, 2021医药生物, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logisitc, RandomForest, 可视化, 回归, 心脏病, 逻辑回归, 随机森林, 预测

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

By tecdat5月 10, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bagging, Logistic, logistic regression, 决策树, 分类, 回归, 心脏病, 森林, 逻辑回归

通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

By tecdat4月 20, 2021可视化和设计, 大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术PCA, 主成分, 决策树, 可视化, 心脏病, 逻辑回归, 随机森林

最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。

R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据

By tecdat4月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术K-NN, k近邻, R语言, 分类, 回归, 平滑估计, 心脏病, 心脏病数据, 数据, 核回归, 核方法, 算法, 非参数, 非参数方法, 预测

本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。