Keras ： 训练heart心脏病诊断训练集并测试
我是本期目录酱
- 引入
- heart数据集介绍
- 数据预处理和创建模型
- 训练模型并利用模型进行预测
- 上述操作py代码（全)
- 注意事项和帮助指南
引入
十一假期结束，回学校上的第一节课是lwd老师的py高级编程，很难不开心（如果一定要选择的话，这大概就是最好的选择了吧），虽然但是还是很困，差点点点点就迟到了，上课吃的早餐对不起刘老师orz，但是呢居然没睡觉，happy ending~
ppt上面的标题是:结构化数据分类
我个人感觉的话就是利用全连通数据网络sigmoid来诊断心脏病，前提就是利用数据处理，模型构建还有训练和测试，over
heart数据集介绍
首先这是一个csv文件，类似于表格一样的，一共303个数据。每个数据对应13个特征，包括6个数值特征和7个类型特征。讲这个主要是为了后面的数据预处理，数值特征的话要进行标准化处理，类型特征的话要进行one-hot映射。
下边给出13个特征的详细介绍还有数据集的全貌嗯。
考虑到有很多人不喜欢看英语，我粗略的翻译一下这些特征分别是：
age: 年龄
sex: 性别 (1男, 0女)
cp: 经历过的胸痛类型（1典型心绞痛，2非典型性心绞痛，3非心绞痛，4无症状）
trestbps: 静息血压（入院时的毫米汞柱）
chol: 胆固醇测量值，单位 ：mg/dl
fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1真；0假）
restecg: 静息心电图测量（0正常，1患有ST-T波异常，2根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大）
thalach: 最大心率
exang: 运动引起的心绞痛（1有过；0没有）
oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的（“ ST”与ECG图上的位置有关。这块比较专业，我也不明白）
slope: 最高运动ST段的斜率（1上坡，2平坦，3下坡）
ca: 萤光显色的主要血管数目（0-4）
thal: 一种称为地中海贫血的血液疾病（normal正常；fixed固定缺陷；reversible可逆缺陷）
target: 心脏病（0否，1是）
最右边的那一列讲的就是特征的类型，numerical数值特征，categorical类型特征
然后csv文件的话打开来大概这样子
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