大赛概况进入21世纪，生命科学特别是基因科技已经广泛而且深刻影响到每个人的健康生活，于此同时，科学家们借助基因科技史无前例的用一种全新的视角解读生命和探究疾病本质。人工智能（AI）能够处理分析海量医疗健康数据，通过认知分析获取洞察，服务于政府、健康医疗机构、制药企业及患者，实现个性化，可以循证的智慧医疗，推动创新，实现价值。心血管病、糖尿病等慢性疾病，每年导致的死亡人数占总死亡人数的80%，每年用于慢病医疗费用占中国公共医疗卫生支出的比例超过13%。作为一种常见慢性疾病，糖尿病目前无法根治，但却能通过科学有效的干预、预防和治疗，来降低发病率和提高患者的生活质量。阿里云联合青梧桐健康科技有限公司
目录一、准备数据1.查看数据二、数据探索性分析1.数据描述型分析2.各特征值与结果的关系a)研究各个特征值本身类别b)研究怀孕次数特征值与结果的关系c)其他特征值3.研究各特征互相的关系三、数据预处理1.去掉唯一属性2.处理缺失值a)标记缺失值b)删除缺失值行数 c)用合理值代替缺失值3.异常值处理四、机器学习（分类模型）1.决策树a)建立决策树模型b)模型评估c)参数优化d)重新建立模型e)决策树可视化 2.贝叶斯 3.神经网络a)sklearn神经网络b)Tensorflow学习神经网络c)准确率与损失值可视化4.三个模型总体一览五、错误与总结1.相关性分析2.异常值处理问题3.贝叶斯与神
糖尿病概述糖尿病有一型和二型，是由于胰腺分泌胰岛素紊乱或人体无法有效利用其产生的胰岛素而发生的一种慢性疾病，是２１世纪人类面临的健康问题之一．糖尿病伴有弥漫性并发症，其包括心血管病变、肾脏疾病、高血压、中风等、眼部疾病、下肢截肢上百种，由此增加了过早死亡的风险．因此，糖尿病防治形势十分严峻.下右图为糖尿病视网膜病变2019年估算中国糖尿病患病率排名世界第二中国糖尿病患者数量位居世界第一。中国是糖尿病最大药物研发市场。越来越多年轻人也加入糖尿病市场，成为药企摇钱树。下图为中国糖尿病患病率历史数据糖尿病给经济带来巨大负担糖尿病也给经济带来了巨大的负担，每年诊断出的糖尿病成本约为3270亿美元，而未
数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪专栏案例：数据分析数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测文章目录数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析一、前言二、数据准备三、数据预处理四、建立模型五、模型验
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这个东西是我大二时候做的，做的挺一般的，当时也没想着搭建界面啥的，测试的也不够，就是单纯的分享一下吧，不足之处大家多多指正，我会把所有的代码和数据在文章最后都放出来，喜欢的话点个赞吧！[摘要]糖尿病是一种全球性的流行性疾病，随着经济生活的高速发展，其患病率急剧增高，已成为威胁人类健康的第三大杀手。糖尿病目前尚不能根治，一旦发生，将终身相伴。糖尿病注重细节管理，尤其是在饮食方面有严格要求，为此，患者将会失去很多生活乐趣和行动自由；糖尿病的慢性并发症具有高度致残性，严重者会对患者的生活和工作造成不利影响；来自于健康和经济的双重压力，给患者本人及其家属造成巨大的精神负担，据统计，糖尿病患者中心理障碍
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1前言🚩基于机器学习与大数据的糖尿病预测🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿选题指导,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF%BC/README.md1课题背景本项目的目的主要是对糖尿病进行预测。主要依托某医院体检数据（处理后），首先进行了数据的描述性统计。后续针对数据的特征进行特征选择（三种方法），选出与性别、年龄等预测相关度最高的几个属性值。此后选择Logistic回归、支持向量
1前言🚩基于机器学习与大数据的糖尿病预测🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿选题指导,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF%BC/README.md1课题背景本项目的目的主要是对糖尿病进行预测。主要依托某医院体检数据（处理后），首先进行了数据的描述性统计。后续针对数据的特征进行特征选择（三种方法），选出与性别、年龄等预测相关度最高的几个属性值。此后选择Logistic回归、支持向量
