2025年秋江苏开放大学机器学习综合大作业:基于分类算法的肝病诊断

一.实验内容:

本案例基于UCI公开的肝病患者诊断数据,从患者生理指标和医疗检测指标出发,使用单一分类器和集成方法对患者是否患肝病进行预测分析。首先,我们对数据进行了预处理和探索性分析,挖掘出数据的内在联系;之后,借助sklearn中的各种分类模块进行预测;最后,比较不同分类器下的预测效果。

下载数据集indian_liver_patient.csv,完成如下内容:

1.数据预处理

2.探索性分析
2.1 医疗指标的分布情况
2.2 患病与性别的分布情况
2.3 患病与年龄的分布情况
2.4 特征间的相关性

3.分类建模
3.1 逐步逻辑回归
3.2 决策树
3.3 随机森林
3.4 AdaBoost
3.5 树模型特征选择

二. 实践操作:

请按照附件中的要求,在本地实验环境中完成相应实验。

(附链接地址(待补充))

三.实验报告要求:

请撰写实验报告,在学习平台提交实验结果和报告。

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