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示例：从疝气病症预测病马的死亡率使用逻辑回归来预测患有疝气病的马的存活问题。如需数据集进行实验，请留言。收集数据：给定数据文件。准备数据：用python解析文本文件并填充缺失值。分析数据：可视化并观察数据。
逻辑回归实战：从疝气病症预测病马的死亡率.下面使用Logistic回归来预测患有疝病的马的存活问题，数据集中包含了368个样本和28个特征。.数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛级别。.另外需要说明...
示例：从疝气病症预测病马的死亡率数据包含368个样本和28个特征。疝病是描述马胃肠痛的术语。然而，这种病不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发马疝病。该数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标，**有的指标比较主观，有的...
基于灰色马尔科夫模型的传染病预测.doc,-----本文为网络收集精选范文、、论文、和其他应用文档，如需本文，请下载----------本文为网络收集精选范文、、论文、和其他应用文档，如需本文，请下载-----基于灰色马尔科夫模型的传染病预测本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的...
二、从疝气病症状预测病马的死亡率1、实战背景本次实战内容，将使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集下载地址：数据集下载这里的数据包含了368个...
利用python机器学习库进行Kaggle皮马印第安人糖尿病预测分析一、数据集介绍该数据集源至美国国家糖尿病、消化及肾脏疾病研究所。数据集的目的是根据已有诊断信息来预测是否患有糖尿病。但该数据库存在一定局限性，特别是数据集中的都是年龄大于等于21岁的皮马印第安女性。
复旦大学数学科学学院关于疫情传播与防控问题的建模大赛结束，经过9位专家的评审，在62支参赛队伍提交的论文中评选出了12组优秀论文。这些优秀论文中，有些运用简单的模型进行精确的拟合，有些则引进更加细化的模型进行预测。
正如标题所示，本教程是使用数据科学解决实际问题的端到端示例。我们将根据有关的信息，如血压，体重指数（BMI），年龄等，使用机器学习来预测一个人是否患有糖尿病。本教程将介绍数据科学的各个阶段流程。
[传染病模型]数学建模优秀论文《关于中国五月份新型冠状病毒感染概况的预测分析》学习2020-6-5--阅读·--喜欢·--评论有志青年-江海粉丝：40文章：2关注本文为我原创分享到：或建…
基于Markov的Ⅱ型糖尿病预测技术研究.针对糖尿病的发病率日益升高的问题,提出了一种基于马尔科夫模型的Ⅱ型糖尿病发病概率长时间预测方法.该方法利用朴素贝叶斯算法计算风险等级概率向量,通过属性选择以后的属性子集空腹血糖值、体质系数、胆固醇...
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