Python SVM 算法：医疗数据分类与预测

本示例展示如何使用 Python 代码使用 SVM 算法对医疗数据进行训练和测试。数据表包含就诊流水号、字段 A、字段 B、字段 C、字段 D 和二分类标签字段 F。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 读取数据表
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 划分特征和标签
X = data[['字段A', '字段B', '字段C', '字段D']]
y = data['字段F']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建并训练 SVM 模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 构建包含就诊流水号和标签预测结果的数据表
results = pd.DataFrame({'就诊流水号': data.loc[X_test.index, '就诊流水号'], '标签预测结果': y_pred})

# 输出测试集中的数据和结果
print(results)

请将代码中的 'your_file.csv' 替换为你的数据表文件名，并确保该文件与代码在同一目录下。代码将输出测试集中的数据和标签预测结果，其中包含就诊流水号和对应的预测结果。