ML.NET库学习008：使用ML.NET进行心脏疾病预测模型开发

文章目录 ML.NET库学习008：使用ML.NET进行心脏疾病预测模型开发1. 项目主要目的和原理2. 项目概述实现的主要功能：主要流程步骤：关键技术： 3. 主要功能和步骤数据加载与路径处理模型训练与评估模型保存与加载 4. 代码中的数据结构和内容说明数据类定义： 5. 样本数据清洗方法或标注方法6. 预测数据处理方法说明7. 总结

ML.NET库学习008：使用ML.NET进行心脏疾病预测模型开发 1. 项目主要目的和原理

本项目的目的是开发一个基于ML.NET的机器学习模型，用于心脏疾病的风险预测。通过分析患者的心脏相关特征数据，模型可以对是否存在心脏疾病进行分类。

原理：

使用监督学习算法（决策树）对训练数据进行拟合。通过对测试数据进行预测来评估模型性能。将训练好的模型保存为文件，以便后续使用。

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2. 项目概述 实现的主要功能： 数据加载与预处理。特征提取与拼接。模型训练（基于决策树算法）。模型评估。模型保存。预测测试。 主要流程步骤： 加载训练数据和测试数据。构建特征向量并拟合模型。使用测试数据评估模型性能。保存训练好的模型。使用模型对单个样本进行预测。 关键技术： ML.NET：微软的机器学习框架，用于构建跨平台、高性能的机器学习模型。决策树算法（FastTree）：一种高效的树结构回归/分类算法。特征拼接与数据预处理：将多维特征向量化为模型输入。

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3. 主要功能和步骤 数据加载与路径处理

代码中定义了一个GetAbsolutePath方法，用于获取相对路径的绝对路径。训练数据和测试数据存储在指定的文件夹中，路径通过该方法拼接生成。

public static string GetAbsolutePath(string relativePath) { FileInfo _dataRoot = new FileInfo(typeof(Program).Assembly.Location); string assemblyFolderPath = _dataRoot.Directory.FullName; string fullPath = Path.Combine(assemblyFolderPath, relativePath); return fullPath; } 模型训练与评估

加载数据：

var trainingData = ML.Data.LoadFromTextFile<HeartData>(trainingFilePath, separatorChar: '\t');

构建特征向量并拟合模型：

var pipeline = new Pipeline() .Add(new TextLoader<HeartData>(separatorChar: '\t')) .Add(new SelectColumnsTransformer("Age", "Sex", "Cp", "TrestBps", "Chol", "Fbs", "RestEcg", "Thalac", "Exang", "OldPeak", "Slope", "Ca", "Thal")) .Add(new ConcatFeatures() { OutputColumnName = "Features" }) .Add(new FastTree.BinaryClassification()); var model = pipeline.Fit(trainingData);

模型评估：

var metrics = model.Evaluate(testData, labelColumn: "Label"); 模型保存与加载

模型通过Save()方法保存为文件，后续可以使用Load()方法重新加载。

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4. 代码中的数据结构和内容说明 数据类定义：

HeartData：表示输入特征。

public class HeartData { public float Age { get; set; } public bool Sex { get; set; } public int Cp { get; set; } public float TrestBps { get; set; } public float Chol { get; set; } public bool Fbs { get; set; } public int RestEcg { get; set; } public float Thalac { get; set; } public bool Exang { get; set; } public float OldPeak { get; set; } public int Slope { get; set; } public int Ca { get; set; } public int Thal { get; set; } }

HeartPrediction：表示预测结果。

public class HeartPrediction { public bool Prediction { get; set; } public float Probability { get; set; } }

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5. 样本数据清洗方法或标注方法

在代码中，未直接体现数据清洗步骤。但通常情况下，数据清洗包括以下内容：

处理缺失值。去除异常值。数据归一化/标准化。

对于心脏疾病预测任务，可能需要对特征进行如下处理：

对分类变量（如Sex, Exang）进行编码。确保数值型特征（如Age, Chol）无缺失或异常值。

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6. 预测数据处理方法说明

在预测阶段，代码通过以下步骤处理输入数据：

加载训练好的模型。对单个样本进行预测。输出预测结果和概率。

示例代码如下：

foreach (var heartData in testSamples) { var prediction = predictionEngine.Predict(heartData); Console.WriteLine($"Prediction: {prediction.Prediction}"); Console.WriteLine($"Probability: {prediction.Probability}"); }

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7. 总结

本项目通过ML.NET实现了基于决策树算法的心脏疾病预测模型。整个流程包括数据加载、特征提取、模型训练、评估和保存，以及预测测试。