【源码】基于机器学习的心电异常事件预测

项目简介

本项目利用机器学习技术，尤其是深度学习模型，对心电信号数据进行处理与分析，以实现心电异常事件的预测。项目历经数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估和预测结果生成等阶段，目标是构建一个能准确预测心电异常事件的模型。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：读取原始心电数据，完成数据清洗与转换，保障数据质量。
2. 特征提取：从预处理后的数据中提取关键特征，为模型训练提供有效输入。
3. 模型训练：运用深度学习（如PyTorch）和传统机器学习算法（如LightGBM）开展模型训练，优化模型参数以提升性能。
4. 模型评估：通过计算准确率、AUC、召回率等指标，评估模型性能。
5. 结果生成：使用训练好的模型对测试数据进行预测，生成预测结果，辅助医疗决策。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.9.12。
• 安装必要的Python库： bash pip install numpy==1.21.5 pandas==1.4.2 lightgbm==3.3.2 scikit-learn==1.0.2 torch==1.12.1

下载源码

从项目仓库下载源码文件。

运行项目

• 进入项目目录： bash cd ./Ex1
• 运行特定模型训练脚本，例如： bash python run_lgb.py
• 根据需要，可以运行其他模型训练脚本，如run_lr.py、run_rf.py、run_svm.py等。

结果分析

查看生成的预测结果，并根据模型评估指标进行分析。

通过以上步骤，您可以成功运行本项目，并利用训练好的模型进行心电异常事件的预测。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】