案例展示 - IDS201 Assignment3 Final Report Python代写

这次我完成了慢性肾病（CKD）进展预测的二次作业，主要应用数据科学技术，利用来自UCI机器学习库的数据集构建机器学习模型，以预测CKD的不同阶段。包含数据预处理、特征选择、模型构建和评估等步骤，我最终选用了支持向量机作为最佳模型。

项目目标：

通过分析病患数据，本项目的目标是要识别影响CKD进展的重要特征，开发一个模型来准确分类不同阶段的患者。

数据集描述：

• 数据集来源：UCI机器学习库
• 样本数量：400条记录
• 特征数量：24个，包含数值型和分类型数据。
• 目标变量：是否患有CKD

结果：

分析结果表明，血压、血清肌酐水平和血红蛋白是CKD进展的重要预测指标。SVM模型具有高准确率，验证了这些特征对CKD阶段预测的可靠性。客户也是相当满意，并表示后续会继续合作。

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