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素材网站建设,使用session和cookie实现网站自动登录 .net,wordpress用户投稿单页,建设网站需要支付什么插件费用吗温馨提示#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :) 1. 系统概述 随着医疗大数据的快速发展#xff0c;利用机器学习技术辅助疾病诊断已成为智慧医疗的重要方向。本项目开发了一套基于数据挖掘的中风智能预测系统。该系统旨在通过分析患者的性别、年龄、生活习惯…温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)1. 系统概述随着医疗大数据的快速发展利用机器学习技术辅助疾病诊断已成为智慧医疗的重要方向。本项目开发了一套基于数据挖掘的中风智能预测系统。该系统旨在通过分析患者的性别、年龄、生活习惯如吸烟、生理指标如血糖、BMI等数据挖掘潜在的中风风险因素并构建高精度的预测模型。系统不仅包含完整的数据挖掘与建模流程Jupyter Notebook 实现还配套了一个基于 Flask 的 Web 应用程序。通过 Web 端用户可以直观地查看数据分析图表并输入个人健康数据获取实时的中风风险预测结果。系统演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1Uem2BaEjX/2. 系统架构概览系统采用经典的B/S (Browser/Server)架构实现了从数据后端到 Web 前端的完整闭环。技术栈选型开发语言: Python 3.10Web 框架: Flask (轻量级适合快速开发)数据挖掘: Pandas, NumPy, Scikit-learn (随机森林算法)前端技术: HTML5, Tailwind CSS (现代 UI 设计), ECharts (交互式数据可视化)数据库: SQLite SQLAlchemy ORM开发工具: VS Code, Jupyter Notebook架构设计数据层: 使用 SQLite 存储用户信息和预测记录CSV 文件作为训练模型的基础数据集。算法层: 利用 Scikit-learn 进行数据预处理缺失值填充、标准化、LabelEncoder、特征工程及模型训练Random Forest并将训练好的模型保存为.pkl文件供 Web 层调用。应用层: Flask 后端负责路由分发、业务逻辑处理登录注册、预测逻辑以及与前端的数据交互。展示层: 前端页面展示数据分析仪表盘和预测表单通过 ECharts 实现数据的可视化展示。3. 算法建模流程 (Jupyter Notebook)算法建模是本系统的核心引擎。我们在 Jupyter Notebook 中完成了从数据探索到模型保存的全过程。3.1 数据加载与预处理我们使用healthcare-dataset-stroke-data.csv数据集。在预处理阶段重点处理了缺失值处理:bmi列存在缺失值我们采用均值填充策略。数据清洗: 删除了对预测无用的id列。df pd.read_csv(healthcare-dataset-stroke-data.csv) df.head() # 使用均值填充 BMI 缺失值 imputer SimpleImputer(strategymean) df[bmi] imputer.fit_transform(df[[bmi]]) # 再次检查 df.isnull().sum() # 删除 id 列 df df.drop(id, axis1)3.2 探索性数据分析 (EDA)通过 seaborn 和 matplotlib 对数据进行了多维度的可视化分析例如分析年龄、血糖水平与中风的关系。1类别特征分布2数值特征分布3数值型特征相关性4数值特征与中风的关系 (箱线图)5年龄与中风的关系3.3 特征工程与建模特征编码: 将文本类型的分类变量如gender,work_type转换为数值编码。标准化: 对avg_glucose_level和bmi等连续变量进行标准化处理。模型训练: 选用Random Forest Classifier因为它能够很好地处理非线性关系且抗过拟合能力强。模型评估: 使用准确率 (Accuracy) 和混淆矩阵 (Confusion Matrix) 评估模型表现。categorical_cols [gender, ever_married, work_type, Residence_type, smoking_status] le_dict {} for col in categorical_cols: le LabelEncoder() df[col] le.fit_transform(df[col]) le_dict[col] le print(f{col} 编码映射: {dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))}) df.head()使用随机森林 (Random Forest) 进行训练。# 初始化模型 model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42) # 训练 model.fit(X_train_scaled, y_train) # 预测 y_pred model.predict(X_test_scaled) # 评估 print(准确率:, accuracy_score(y_test, y_pred)) print(分类报告:, classification_report(y_test, y_pred)) # 混淆矩阵 cm confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize(6,5)) sns.heatmap(cm, annotTrue, fmtd, cmapBlues) plt.title(混淆矩阵) plt.ylabel(真实值) plt.xlabel(预测值) plt.show()4. Web 系统功能详解Web 系统为用户提供了可视化的交互界面主要包含以下功能模块4.1 系统首页4.2 用户注册登录系统采用了现代化的Tailwind CSS进行 UI 设计风格简约大气。实现了完整的用户注册、登录及登出功能保障了用户数据的私密性。4.3 数据可视化仪表盘 (/analysis)这是系统的亮点之一。我们集成了ECharts将静态的数据分析结果转化为可交互的动态图表。多维展示: 包含中风样本分布、风险因素高血压/心脏病占比、BMI 与血糖的散点图分析等。动态交互: 用户可以悬停查看具体数值或通过图例筛选数据。4.4 智能风险预测 (/predict)用户在前端填写健康信息表单后端加载预训练的.pkl模型进行实时推理。输入便捷: 表单设计简洁支持下拉选择。实时反馈: 点击预测后系统立即给出“低风险”或“高风险”的判断及具体的概率值。5. 总结与展望本项目成功实现了一个从底层算法到上层应用的中风智能预测系统。成果: 完成了数据清洗、特征分析、模型构建并成功部署到 Flask Web 应用中实现了直观的数据可视化和便捷的预测服务。改进方向: 未来可以尝试引入深度学习模型如神经网络以提高预测精度在 Web 端增加用户历史健康数据的趋势跟踪功能以及考虑移动端的适配开发。欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 由于篇幅有限只展示了部分核心代码。技术交流、源码获取认准下方CSDN 官方提供的学长 QQ 名片 :)精彩专栏推荐订阅1. Python 精品项目—数据挖掘篇2. Python 精品项目—深度学习篇3. Python 精品项目—管理系统篇