基于机器学习的高血压预测模型构建与评估

在模型构建过程中，我们首先模拟了1000个患者的医学数据，包括年龄、性别、体重指数（BMI）、胆固醇水平和高血压标签。这些数据通过电子病历、实验室检查和患者自我监测等途径收集，以确保数据的质量和丰富性。接着，数据经过清理和标准化处理，去除了缺失值并对BMI和胆固醇进行了标准化，使其适合机器学习模型的输入要求。 特征选择是模型构建的关键步骤。通过选择与高血压相关的变量（如年龄、性别、BMI和胆固醇），并将高血压标签作为目标变量，我们构建了用于训练和测试的完整数据集。随后，利用随机森林算法进行模型训练。随机森林是一种集成学习方法，能够有效处理高维数据并防止过拟合。通过设置树的数量（ntree=100），模型的稳定性和准确性得到了有效保障。 在模型训练完成后，我们使用测试集对模型进行了验证。通过计算ROC曲线和AUC值，我们评估了模型的预测能力。ROC曲线提供了模型在不同阈值下的敏感性和特异性，AUC值则是衡量模型整体表现的关键指标。通过绘制ROC曲线，我们直观地展示了模型的效果，并通过AUC值评估了其准确性。