给出以上问题的全部代码（python）

### 基于人工智能和大数据挖掘的疾病分析与预测系统的完整Python代码实现以下是一个完整的基于Python的人工智能和大数据挖掘的疾病分析与预测系统代码示例。此代码涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练、评估以及Web服务部署的部分。 --- #### 1. **环境准备** 安装必要的依赖库： ```bash pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn flask bootstrap-flask echart-flask ``` --- #### 2. **数据预处理与特征工程** ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据 data = pd.read_csv('icu_data.csv') # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 特征选择 X = data[['param1', 'param2', 'param3', ..., 'param17']] # 替换为实际列名 y = data['death_risk'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` --- #### 3. **模型训练与评估** ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 训练决策树模型 model = DecisionTreeClassifier(random_state=42) model.fit(X_train_scaled, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 准确率计算 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}") # 分类报告 report = classification_report(y_test, y_pred) print(report) # 混淆矩阵可视化 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues") plt.title("Confusion Matrix") plt.xlabel("Predicted Label") plt.ylabel("True Label") plt.show() ``` --- #### 4. **Web服务部署** 使用Flask框架搭建简单的Web服务，允许用户上传CSV文件并返回预测结果。 ```python from flask import Flask, request, jsonify, render_template import os app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return ''' <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ICU Death Risk Prediction</title> </head> <body> <h1>Predict ICU Patient Death Risk</h1> <form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file"> <button type="submit">Upload and Predict</button> </form> </body> </html> ''' @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['file'] if not file: return "No file uploaded.", 400 try: # 保存临时文件 temp_path = 'temp_file.csv' file.save(temp_path) # 加载新数据 new_data = pd.read_csv(temp_path) new_X = new_data[['param1', 'param2', 'param3', ..., 'param17']] new_X_scaled = scaler.transform(new_X) # 预测 predictions = model.predict(new_X_scaled) # 删除临时文件 os.remove(temp_path) return f"<pre>{predictions}</pre>" except Exception as e: return str(e), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` --- #### 5. **运行说明** 1. 将`icu_data.csv`替换为实际使用的ICU患者数据集。 2. 修改特征列表`['param1', 'param2', ...]`以匹配您的数据结构。 3. 启动Flask服务器后，访问`http://localhost:5000/`即可看到上传页面。 4. 用户可通过上传CSV文件获得预测结果。 --- ###

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