机器学习PAI初体验

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背景

机器学习PAI是阿里云上的一个云产品，是一个云端机器学习平台。

初体验

准备工作

开通服务，略。

创建实验

从模型创建，选择“心脏病预测案例”模板。案例说明见：心脏病预测案例

运行实验

点运行。运行过程中，工作流的各个节点的状态会依次变成绿色的“完成对勾”状态。

在每个节点上，可以右键选择，查看数据。

部署在线服务

通过 PAI EAS部署成在线服务

心脏病预测案例

具体见心脏病预测案例。

数据挖掘流程：

graph TB
数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 机器学习模型训练
机器学习模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> 数据预处理
模型评估 --> 离线/在线服务

整体实验流程

graph TB
数据源 --> 数据预处理 
数据预处理--> 特征工程 
特征工程--> 训练和预测 
训练和预测--> 评估

结论：

  • thalach（心跳数）对于是否发生心脏病影响最大。
  • 性别对于是否发生心脏病没有影响。

模型效果：

通过本文档提供的14个特征，心脏病预测准确率可以达到百分之八十以上。模型可以用来做预测，辅助医生预防和治疗心脏病。

参考