慢性肾脏病数据测试 源码
该项目基于伯克利(Data8.org)开发的数据科学课程的示例和数据集。 这段代码是由梅根·侯申(Megan Houchin)创建的 NearestNeighborClassification:此程序使用K最近邻居分类来确定新的随机数据点是否更有可能对慢性肾脏病(CKD)进行阳性或阴性检验。 该程序首先对ckd.csv文件给出的已知数据进行归一化,因此它们可以是无单位值,并且由于它们共享相同的0-1比例,因此可以彼此直接作图。 然后,在血红蛋白与葡萄糖图上绘制已知数据点,每个轴的范围为0-1。 创建一个随机测试用例,并根据图中最接近的值将其确定为CKD正或负。 使用K最近邻分类法,此预测变得
文件列表
Chronic-Kidney-Disease-Data-Test-master.zip
(预估有个6文件)
Chronic-Kidney-Disease-Data-Test-master
ckd.csv
2KB
KMeansClustering_functions.py
9KB
__pycache__
KMeansClustering_functions.cpython-37.pyc
4KB
KMeansClustering_driver.py
702B
NearestNeighborClassification.py
6KB
README.md
3KB
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