【源码】基于机器学习算法的身体健康数据预测系统

项目简介

本项目是基于机器学习算法构建的身体健康数据预测系统。借助深度学习和多种机器学习算法，对数据集开展预处理、特征提取、模型训练、验证以及预测工作，通过分析时间序列数据来预测用户的健康状况。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和归一化操作，为后续模型训练提供高质量数据集。
2. 特征工程：运用时间序列特征提取方法（如tsfel库）对处理后的数据提取特征，增强数据表达性。
3. 模型训练：采用多种机器学习算法（如CNN_1D模型和LightGBM模型）进行训练，并对模型进行优化。
4. 模型评估与预测：利用验证集评估训练好的模型，依据评估结果选择最佳模型进行预测，输出预测结果并生成提交文件。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 安装所需依赖库：安装numpy、pandas、matplotlib、sklearn、lightgbm等。 2. 配置文件路径：按照要求配置数据文件和模型文件的路径。 3. 运行代码：按文件顺序依次执行数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估和预测等步骤。 4. 生成提交文件：根据预测结果生成提交文件并保存。

注意事项

使用本系统时，需根据实际数据特性和需求对数据预处理方式、特征提取方法、模型参数设置等进行调整和优化。本系统仅提供基本代码实现，针对特定问题可能需进一步研究改进。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】