脑卒风险预测项目

问题描述

脑卒中是全球范围内导致成年人死亡和长期残疾的主要原因之一。它发生时，大脑部分区域因血液供应中断而缺氧，导致脑细胞死亡。早期识别脑卒中的风险因素对于预防和降低脑卒中的发生率至关重要。然而，脑卒中的风险因素多种多样，包括生活方式、遗传因素和各种健康状况。

项目目标

本项目旨在使用机器学习技术分析Brain Stroke Dataset，从而预测个体脑卒中的风险。通过构建和训练有效的预测模型，我们可以辨识高风险群体，从而提供早期干预措施。此外，该模型的建立还有助于医疗专业人士更好地理解脑卒中的各种风险因素之间的相互作用。

项目应用

1. 医疗预防：为高风险群体提供个性化的预防建议。
2. 公共卫生政策：协助政策制定者根据人群的风险分布制定更有效的公共卫生策略。
3. 临床研究：提供研究基础，探索脑卒中发生的深层次原因。

数据集描述

Brain Stroke Dataset通常包含以下特征：

1. 年龄：患者的年龄。
2. 性别：患者的性别。
3. 高血压：患者是否有高血压病史。
4. 心脏病：患者是否有心脏病病史。
5. 婚姻状况：患者的婚姻状况。
6. 工作类型：患者的职业类型。
7. 居住类型：患者居住的环境（城市或乡村）。
8. 平均葡萄糖水平：患者的平均血糖水平。
9. 体重指数（BMI）：用于评估体重相对于身高的指标。
10. 吸烟状况：患者的吸烟习惯。

项目模型与依赖

模型：

• 1. Decision Tree Classifier
• 2. Random Forest Classifier
• 3. SVM Classifier
• 4. XGBoost

依赖：

• matplotlib==3.7.1
• numpy==1.24.3
• pandas==2.0.2
• scikit_learn==1.2.2
• seaborn==0.13.0

项目详细代码

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