心脏病
R语言非参数方法：使用核方法和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=22181 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上 ......
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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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？ 研究大纲 ......
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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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？ 研究大纲 ......
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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。 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 ......
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
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处：拓端数据部落公众号 概述： 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
数据分享|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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 数据集信息： ......
荟萃分析与效应量：一次心脏病药物研究的统计之旅
效应量（Effect Size）是一个统计概念，用于量化研究中观察到的效应的大小。在荟萃分析中，效应量是非常重要的因素，因为它允许我们量化和比较不同研究的结果。下面我将详细介绍效应量的计算和含义。 ### 1. 什么是效应量？ 效应量是两个或多个组之间差异的度量。它提供了一种标准化的方式来比较不同研 ......
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33128 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Yudong Wan 决策树模型简介 决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。与传统的线性回归 ......
数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病 简介 心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式， ......
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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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？ 研究大纲 ......
数据分享|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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 数据集信息： ......