python 程序实例
Python程序实例：基于机器学习的糖尿病预测系统
糖尿病是一种慢性疾病，全球范围内的糖尿病患者数量呈现快速增长的趋势。因此，快速、准确地预测糖尿病的发生对公众健康至关重要。本文将介绍如何使用Python编写一个基于机器学习的糖尿病预测系统。
python新手代码示例数据预处理
在开始编写机器学习算法之前，需要对数据进行预处理。首先，我们需要导入必要的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们需要加载数据集并对其进行清洗。以下是代码示例：
dataset = pd.read_csv('diabetes.csv')
dataset.head()
# 用0替换缺失值
cols_to_check = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI']
for col in cols_to_check:
    dataset[col] = np.where(dataset[col] == 0, np.nan, dataset[col])
    dataset[col] = dataset[col].fillna(dataset[col].mean())
# 将Outcome列转换为二进制
dataset['Outcome'] = dataset['Outcome'].astype('category')
dataset['Outcome'] = dataset['Outcome'].des
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
del_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
特征工程
在特征工程中，我们需要对数据进行进一步的处理，以便机器学习算法可以更好地理解和预测。以下是我们将对数据进行的操作：
- 标准化：将数据值缩放到0到1的范围内；
- 特征选择：选择最相关的特征；
- 特征提取：从原始数据中提取新的特征。
标准化
标准化是将数据缩放到0到1的范围内，以确保所有数据具有相同的重要性。以下是代码示例：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
特征选择
特征选择是选择最相关的特征，以便机器学习算法可以更好地预测结果。以下是代码示例：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
# 选择5个最相关的特征
selector = SelectKBest(chi2, k=5)
X_train = selector.fit_transform(X_train, y_train)
X_test = ansform(X_test)
特征提取
特征提取是从原始数据中提取新的特征，以便机器学习算法可以更好地预测结果。以下是代码示例：
from sklearn.decomposition import PCA
# 提取2个新的特征
pca = PCA(n_components=2)
X_train = pca.fit_transform(X_train)

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