Matlab实现心脏病风险预测模型全流程解析

1. 项目背景与核心目标

心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，早期准确预测对临床决策至关重要。这个Kaggle竞赛项目提供了一个包含13个关键医学特征的心脏病数据集，要求参与者构建二元分类模型预测心血管疾病风险。使用Matlab实现这一目标，既能发挥其强大的矩阵运算和算法开发能力，又能充分利用其丰富的统计和机器学习工具箱。

注意：医疗数据建模需格外谨慎，模型结果仅供参考，不能替代专业医疗诊断。

2. 数据集深度解析

2.1 关键特征工程

原始数据集包含以下核心特征（示例）：

1. 年龄：患者年龄（岁）
2. 血压：收缩压（mmHg）
3. 胆固醇：血清胆固醇（mg/dl）
4. 空腹血糖：>120 mg/dl为1，否则为0
5. 心电图结果：静息心电图测量值
6. 最大心率：运动期间达到的最大心率
7. 运动诱发心绞痛：1=是，0=否

matlab复制% 数据预处理示例代码
data = readtable('heart.csv');
data.age = normalize(data.age);  % 标准化年龄
data.gender = categorical(data.gender); % 分类变量转换

2.2 数据质量处理

医疗数据常见问题及解决方案：

• 缺失值：采用多重插补法（Matlab的fillmissing函数）
• 异常值：使用Tukey fences方法检测（IQR×1.5规则）
• 类别不平衡：SMOTE过采样或ADASYN算法

3. Matlab建模全流程

3.1 特征选择策略

采用三步筛选法：

1. 单变量分析：ANOVA/卡方检验（anova1/crosstab）
2. 多变量相关性：Spearman秩相关（corr函数）
3. 模型重要性：基于随机森林的Gini重要性

matlab复制[~,~,stats] = anova1(data.age, data.target);
p_value = stats{2,6};  % 获取p值

3.2 模型构建与优化

推荐模型方案对比：

| 模型类型 | AUC均值 | 训练时间(s) | 可解释性 |
|---------|--------|----------