一个机器学习的习题，用线性回归算法完成糖尿病预测
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糖尿病数据集是 Sklearn 提供的一个标准数据集。它从 442 例糖尿病患者的资料中选取了10个特征——年龄、性别、体重、血压和6个血清测量值，以及这些患者在一年后疾病发展的病情量化值。糖尿病预测问题的任务是根据上述10个特征预测病情量化值。图3.27是读取糖尿病数据集的程序，其中load_diabetes函数返回特征矩阵X与标签向量y。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regr = LinearRegression()
regr.fit(X,Y) # 拟合
print('各系数为:' + str(regr.coef_))
print('常数项系数k0为:' + str(regr.intercept_))
import statsmodels.api as sm # 引入线性回归模型评估相关库
X2 = sm.add_constant(X)
est = sm.OLS(Y, X2).fit()
est.summary()
# 预测
regr.predict(x)
- 以下回答来自chatgpt:
解答：
一、如何使用线性回归算法完成糖尿病预测？
线性回归是一种常用的机器学习算法，可以通过拟合一条直线来预测一个连续的值。在糖尿病预测中，我们需要根据一系列特征数据来预测是否患有糖尿病。
1.准备数据
首先，我们需要准备一组糖尿病相关数据集，可以使用sklearn自带的糖尿病数据集，代码如下：
from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() X = diabetes.data y = diabetes.target2.训练模型
然后，我们使用sklearn库中的LinearRegression模型对数据进行训练，代码如下：
from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression() lr.fit(X, y)3.预测结果
最后，我们可以使用模型对一些新的特征数据进行预测，代码如下：
new_data = [[0.03807591, 0.05068012, 0.06169621, 0.02187235, -0.0442235, -0.03482076, -0.04340085, -0.00259226, 0.01990842, -0.01764613]] result = lr.predict(new_data)这里我们输入了一组新的特征数据，模型预测出结果为糖尿病患病指数。
二、解释load_diabetes函数返回的特征矩阵X与标签向量y的含义
load_diabetes函数返回的是一个字典类型的数据，其中包含一个特征矩阵X和一个标签向量y。特征矩阵包含442个样本，每个样本有10个特征变量，所以矩阵的大小为(442, 10)；标签向量包含了每个样本的疾病进展情况，即糖尿病患病指数，矩阵的大小为(442, )，即一个一维的向量。
特征矩阵X中的每一列代表一个特征变量，具体含义解释如下：
列名 含义 age 年龄 sex 性别 bmi 体质指数（BMI） bp 平均血压 s1 血清总胆固醇 s2 血清甘油三酯 s3 低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL）之间的差 s4 甘油三酯浓度 s5 血清胰岛素 s6 血清C反应蛋白 标签向量y的每个元素表示一个样本的疾病进展情况，数值越高表示疾病越严重。
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