深度学习——RNN心脏病预测
项目简介
本项目利用循环神经网络（RNN）进行心脏病预测。通过分析心电图（ECG）信号等医疗数据，训练RNN模型以预测患者是否患有心脏病。该项目旨在展示如何使用深度学习技术解决医疗领域的实际问题。
数据集
项目使用的数据集包含心电图信号和其他相关医疗数据。数据集经过预处理，确保数据质量和一致性，以便于模型训练和评估。
模型架构
本项目采用循环神经网络（RNN）作为核心模型。RNN能够处理序列数据，适合用于分析心电图信号等时间序列数据。模型架构包括多个循环层，如简单循环单元（SimpleRNN）、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），以及全连接层和激活函数，用于输出二分类结果（有或无心脏病）。
训练与评估
模型训练过程中，使用训练集进行参数调整，并使用验证集进行模型选择和超参数调优。最终，使用测试集评估模型的性能，计算准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的预测能力和泛化能力。
环境要求
- 语言环境：Python 3.7
- 编译器：Spyder
- 深度学习框架：TensorFlow 2.4.1
使用说明
- 下载本仓库中的资源文件。
- 安装所需的Python环境和依赖库。
- 运行项目代码，进行数据预处理、模型训练和评估。
- 根据需要调整模型参数和超参数，以优化模型性能。
参考文献
本项目参考了CSDN博客文章《【深度学习——RNN心脏病预测】》，详细介绍了RNN在心脏病预测中的应用和实现过程。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。