自动机器学习：Python实现心脏病预测

在当今的世界中，所有组织都希望利用机器学习来分析他们从用户那里每天产生的数据。利用机器或深度学习算法，他们可以分析数据，然后可以对生产环境中的测试数据进行预测。但是如果我们开始遵循上述过程，我们可能会面临建立和训练机器学习模型的问题，因为这需要编程、统计学、数据科学等领域的专业知识，而且非常耗时。为了克服这些挑战，自动化机器学习(AutoML)应运而生，它成为了自动化机器学习管道中许多方面的最受欢迎的解决方案之一。因此，在本文中，我们将通过一个真实案例来讨论Python中的AutoML：预测心脏病。 案例研究：预测心脏病 我们可以很容易地观察到，与心脏相关的问题是全球死亡的主要原因。减少这类影响的唯一方法是通过一些自动化方法及早检测疾病，以便在那里消耗更少的时间，并在此之后采取一些预防措施来减少其影响。因此，考虑到这个问题，我们将探索与医疗患者记录相关的数据集，以建立一个机器学习模型，我们可以从中预测患有心脏病的患者的可能性或概率。这种解决方案可以很容易地应用于医院，以便医生能够尽快提供一些治疗。 我们在本案例中遵循的完整模型管道如下图所示。 图1 AutoML模型管道|作者图片 实施 步骤1：在开始实施之前，让我们导入所需的库，包括NumPy用于矩阵操作、Pandas用于数据分析和Matplotlib用于数据可视化。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import h2o from h2o.automl import H2OAutoML 步骤2：在上一步中导入所有所需的库之后，我们将尝试加载我们的数据集，同时利用Pandas数据框将其以优化的方式存储，因为它们在空间和时间复杂性方面比其他数据结构如链表、数组、树等要高效得多。此外，我们可以进行数据预处理，以准备数据进行进一步的建模和泛化。要下载我们在此处使用的数据集，您可以轻松参考链接。 # 初始化H2O h2o.init() # 加载数据集 data = pd.read_csv(