背景介绍

随着医疗数据的快速增长，疾病分类任务已成为预测医学风险的重要手段。本项目旨在实现一个小型AI模型，用于分析肺癌、糖尿病等多种疾病的特征，并通过可视化手段展示特征分布，最终输出训练模型文件及预测结果。

思路分析

1. 数据准备
   输入为包含200行特征数据的CSV文件，需处理特征编码、缺失值填充等操作。使用pandas库读取文件，确保数据结构清晰。

2. 模型选择
   由于目标为疾病分类，采用逻辑回归作为基础模型，因其在高维特征空间下的性能表现良好。通过训练集和测试集的划分，确保模型的泛化能力。

3. 可视化呈现
   使用matplotlib生成热力图，直观展示特征分布。通过热力图的色彩映射，帮助开发者快速理解不同特征的重要性。

代码实现

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
file_path = 'data.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

# 特征处理
X = data.drop('target', axis=1)  # 移除目标变量
y = data['target']

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# 训练逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 输出结果
print("模型训练完成。")

# 保存模型
model.save_model('model.pkl')

# 生成热力图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(X_train.corr(), cmap='viridis', extent=(0, 1, 0, 1))
plt.colorbar(label='Correlation Coefficient')
plt.title('Feature Correlation Heatmap')
plt.xlabel('Characteristic')
plt.ylabel('Feature')
plt.show()

总结

本项目实现了小型AI模型训练项目，通过逻辑回归模型完成疾病分类任务，同时生成可视化结果图像。该实现符合中级开发者的逻辑，代码结构清晰，易于维护和扩展。热力图的可视化功能帮助开发者直观理解特征分布，为后续模型优化提供了重要参考。整个项目在1~3天内完成，有效满足实际应用需求。