Читать книгу Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина онлайн

6. Оценка качества модели: После обучения мы оцениваем качество модели на валидационных данных с использованием метода `evaluate()` и выводим точность на валидационных данных.

Задача 2.

Написать код на Python, используя библиотеку scikit-learn, для обучения модели машинного обучения на медицинских данных и прогнозирования риска заболеваний на основе имеющихся параметров.

Программа должна выполнять следующие шаги:

1. Загрузить медицинские данные из файла CSV.

2. Разделить данные на признаки (независимые переменные) и целевую переменную (зависимую переменную).

3. Разделить данные на обучающий и тестовый наборы.

4. Инициализировать модель классификатора, например, случайного леса, с помощью библиотеки scikit-learn.

5. Обучить модель на обучающем наборе данных.

6. Произвести прогноз риска заболеваний на тестовом наборе данных с помощью обученной модели.

7. Оценить точность модели на тестовом наборе данных с помощью метрик, таких как accuracy_score.

```python

# Импорт необходимых библиотек

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

data = pd.read_csv('medical_data.csv')

# Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)

X = data.drop('disease', axis=1)

y = data['disease']

# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели случайного леса

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование риска заболеваний на тестовом наборе

y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка качества модели

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Точность модели на тестовом наборе данных:", accuracy)

```

В результате выполнения кода мы получаем обученную модель машинного обучения, способную предсказывать риск заболеваний на основе предоставленных медицинских данных. Кроме того, мы получаем оценку точности модели на тестовом наборе данных, которая позволяет оценить ее эффективность и надежность.