1 研究背景与意义

心脏病，一种严重危害人类健康的疾病，正日渐成为全球公共卫生问题的重要一环。根据世界卫生组织的数据，心脏病已经成为全球范围内导致死亡的首要原因。在25-69岁的人群中，大约有四分之一的人会因为心脏病而失去生命。在所有年龄段考虑，心脏病大约占所有死亡的19%，无论性别和地域，心脏病都是一大致命威胁。例如，在印度，心脏病引起的死亡比例在南部最高（25%），在中部最低（12%）。

然而，在这个大数据和人工智能高度发展的时代，如何利用先进的计算机科学技术预测心脏病，成为了一个具有挑战性的研究课题。通过预测模型，我们不仅可以提前预知疾病发生的可能性，更可以为医疗健康管理提供有力支持，帮助医疗工作者制定有效的预防策略，以减少患病风险，提高生活质量，甚至挽救生命。

因此，探索如何构建一个有效的基于机器学习的心脏病预测系统，以及如何通过数据可视化技术使得这一系统更加直观易用，具有重大的理论和实践价值。本文便是在这一背景下展开研究，希望通过深入研究和实践，为心脏病预测分析提供一种新的科学方法。

2 数据收集与处理

本研究所使用的心脏病预测系统的数据集来自医院中的样本病例，这些病例主要包含十余个特征值以及相应的患者信息。具体的数据格式如下图所示：

图3.1  心脏病患者数据集

此数据集包含303项患者数据，总共14列特征值。下面对这些特征值的含义进行简述：

age：年龄

sex：性别（1代表男性，0代表女性）

cp：胸部疼痛情况（1：典型心绞痛；2：非典型心绞痛；3：没有心绞痛；4：无症状）

trestbps：静息血压

chol：胆固醇

fbs：空腹血糖>120mg/dl (1：true；2：false)

restecg：静息心电图测量(0：普通；1：ST-T波异常；2：左心室肥大)

thalach：最高心跳率

exang：运动诱发心绞痛(1：yes；2：no)

oldpeak：运动相对于休息引起的ST抑制

slope：运动ST段的峰值斜率(1：上坡；2：平的；3：下坡)

ca：主要血管数目(0、1、2、3、4)

thal：一种血液疾病(1：正常；2：固定缺陷；3：可逆缺陷)

target：是否患病(1：yes；2：no)

这些特征值提供了丰富的信息，有助于更准确地预测心脏病的发生情况。

3 心脏病预测系统设计

3.1系统设计

心脏病预测系统的整体架构设计以数据驱动为核心，流程如下：

数据分析与可视化：首先，系统对提供的数据集进行深度分析。这一阶段不仅包括基本的数据清洗和预处理，也通过可视化工具（例如，柱状图、饼图、条形图、热力图等）展示数据的基本特性与潜在模式。

数据划分与模型建立：在完成初步的数据分析之后，系统将数据集按照75%训练与25%测试的比例进行划分。然后，利用K近邻算法在训练数据上建立预测模型。

用户交互界面：为了方便用户使用，系统提供了一个交互界面。用户可以在此界面输入特征信息，然后系统会基于前述的预测模型，对这些特征信息进行预测。

结果展示：最后，系统将预测结果在界面上展示出来，以便用户直观地理解预测结果。

以上四个步骤构成了心脏病预测系统的核心流程，实现了从数据输入到结果输出的全过程。流程图如下图所示。

图3.1  系统流程图

3.2 数据分析与可视化

首先系统会对患病分布进行分析，针对 target列，统计有多少人患病，有多少人没患病，绘制条形图和饼图。首先.value_count)能统计出target例列每一个唯一值出现了多少次。其中1表示患病，出现了165次，0表示没患病，出现了138次。我们对患病情况绘图可视化。pandas中若对象为Series和DataFrame，可以直接在变量名后面跟.plot()进行绘制。在绘制饼图pie'时也可以指定参数ax=axes[1]，表示画在画布的第二个位置。

图3.2  患病分布可视化图

其次会分析性别与患病的分布。绘制条形图，x轴代表性别，y轴代表人数，其中男性和女性分成患病的和没患病的。使用seaborn库画图，其中.countplot()绘图函数，自动计算性别sex中的人数，以sex的种类分x轴刻度，每个x轴下又以target进行划分，返回axes对象，data代表绘图所需的数据，ax=ax1表示这张图的绘图位置。根据是否患病绘制饼图，即在患病的人中男性和女性分别占了百分之几，以及在没患病的人中男性和女性分别占比多少。其中

heart_dfheart_dfitarget]==0]表示找出所有没有患病（target为0)的所有的行，然后sex为找到指定所有没患病的数据中的sex特征列，最后.value_counts()函数自动计算该列中所有唯一值出现的次数。

图3.3  性别与患病分布可视化图

第三步会进行年龄与患病的分析，首先我们先笼统的看一下年龄与患病的条形图，以数据中出现的所有年龄的唯一值分x轴刻度，每个x轴又以target进行划分成患病和没患病。如果笼统的将每个年龄都分一个x轴刻度，会非常混乱，因此我们再来划分一下年龄段。由于该数据中，年龄最小为29，最大为77，因此我们划分[0,45]为青年，[45,59]为中年，60以上为老年。

图3.4  年龄与患病分析可视化图

我们完成了年龄的划分，现在需要将划分好的年龄段，与是否患病拼接在一起。绘制条形图：每个年龄段患病和没患病的分别有多少人；绘制饼图：患病的人中三个年龄段的占比，以及在没患病的人中三个年龄段的占比。   

图3.5  年龄与患病关系可视化图

      最后一步分析特征之间的关联性，在pandas库中我们可以使用函数.corr()来查看每个特征之间的相互关系。相关性分析:相关性系数rl在[0,0.3]是低相关，在[0,0.8]是中相关，在[0.8,1]高度相关，低度相关可以认为是特征值独立的，获得相关关系后我们可以通过热力图的方式来将这种关系可视化。

图3.6  特征值关系热力图