青岛网站设计制作,本人做静态网站开发,seo排名工具提升流量,学校网站怎么做的好今日的示例代码包含2个部分 1. notebook文件夹内的ipynb文件#xff0c;介绍下今天的思路 2. 项目文件夹中其他部分#xff1a;拆分后的信贷项目#xff0c;学习下如何拆分的#xff0c;未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法 知识点回顾 1. 规范的文件命名 2. 规范… 今日的示例代码包含2个部分 1. notebook文件夹内的ipynb文件介绍下今天的思路 2. 项目文件夹中其他部分拆分后的信贷项目学习下如何拆分的未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法 知识点回顾 1. 规范的文件命名 2. 规范的文件夹管理 3. 机器学习项目的拆分 4. 编码格式和类型注解 作业尝试针对之前的心脏病项目ipynb将他按照今天的示例项目整理成规范的形式思考下哪些部分可以未来复用。 疏锦行 import pandas as pddef load_heart_data(file_path: str) - pd.DataFrame:加载心脏病数据集Args:file_path: 数据文件路径Returns:包含心脏病数据的DataFramereturn pd.read_csv(file_path)
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdef handle_missing_values(df: pd.DataFrame) - pd.DataFrame:处理缺失值中位数填充数值型特征numeric_cols df.select_dtypes(include[float64, int64]).columnsdf[numeric_cols] df[numeric_cols].fillna(df[numeric_cols].median())return dfdef scale_features(df: pd.DataFrame) - pd.DataFrame:标准化特征可复用的数值预处理逻辑scaler StandardScaler()numeric_cols df.select_dtypes(include[float64, int64]).columnsdf[numeric_cols] scaler.fit_transform(df[numeric_cols])return df
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblibdef train_heart_model(X_train, y_train, model_path: str):训练心脏病预测模型model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42)model.fit(X_train, y_train)joblib.dump(model, model_path) # 保存模型return model
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdef plot_correlation_heatmap(df: pd.DataFrame):绘制特征相关性热力图通用可视化函数plt.figure(figsize(12, 8))sns.heatmap(df.corr(), annotTrue, cmapcoolwarm)plt.title(Feature Correlation Heatmap)return plt
