【源码】基于数据挖掘的心脏疾病预测系统

项目简介

本项目借助数据挖掘技术，运用朴素贝叶斯分类器和加权关联分类器，对心脏疾病的发病率开展预测工作。通过分析患者的多种属性，像年龄、吸烟习惯、高血压等，系统可提前预测患者是否可能患有心脏疾病。

项目的主要特性和功能

数据预处理与建模

• 数据清洗和格式化，为数据挖掘做准备。
• 利用朴素贝叶斯分类器建立初步预测模型。
• 采用加权关联规则分类器进一步优化模型，充分考虑属性间的关联性。

输入输出

• 输入：患者的基本信息，例如年龄、性别、生活习惯、家族病史等。
• 输出：心脏疾病的风险评估，以及可能的预防措施和建议。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，安装使用步骤如下： 1. 确保拥有Python环境，且包含必要的库如scikit - learn、pandas等。 2. 安装必要的Python库，可使用pip install命令。 3. 运行主程序文件heart_disease_prediction_system.py。

注意事项

• 用户在使用前需保证输入数据的准确性和完整性。
• 本系统的预测结果仅供参考，实际诊断还需结合专业医生的意见。

下载地址

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