本研究利用Pima印第安人糖尿病数据集，构建预测模型并对模型预测结果进行分析。每个样本的预测结果以两列概率值的形式呈现，分别代表该样本属于阴性 (Outcome = 0) 和阳性 (Outcome = 1) 的概率。每行的两个概率值之和为1。当分类阈值为0.5时，如果样本预测为阳性的概率大于0.5，
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data_names = ['cleveland'] # 该数据集是目前机器学习研究者唯一使用的数据库 attribute_names = ["age", "sex", "cp", "trestbps", "chol", "fbs", "restecg", "thalach", "exang", "
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我进行了UCI心脏病分类器的机器学习项目，使用了UCI心脏病数据集。数据字典包括年龄、性别、胸痛类型等特征。
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列名：age - 年龄 sex - 性别（1 = 男性；0 = 女性） cp - 胸痛类型 trestbps - 入院时静息血压（以毫米汞柱表示） chol - 血清胆固醇浓度（以毫克/分升表示） fbs -（空腹血糖 > 120 毫克/分升）（1 = 是；0 = 否） restecg - 静息心电
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