基于机器学习的心脏病预测研究：Hadoop、MapReduce和Pyspark应用

基于机器学习的心脏病预测研究：Hadoop、MapReduce和Pyspark应用

一、设计（研究）目的

随着社会发展和生活水平提高，健康问题成为人们关注的重点。心脏病作为一种常见的疾病，对人们的身体健康造成严重威胁。本课题旨在通过基于机器学习的健康指标统计和心脏病预测，为人们提供更加精确、科学的健康管理方案，降低心脏病发病率和死亡率。

二、设计（研究）现状和发展趋势

机器学习技术在医疗领域的应用已经得到广泛应用。近年来，越来越多的研究者开始将机器学习技术应用于心脏病预测。文献综述表明，基于机器学习的心脏病预测方法主要包括基于神经网络的预测、基于支持向量机的预测、基于决策树的预测等。

三、设计（研究）的重点与难点，拟采用的途径（研究手段）

3.1 重点与难点

本课题的重点在于如何选择合适的特征指标进行统计，并且如何构建有效的机器学习模型进行心脏病预测。难点在于如何处理数据不平衡问题以及如何克服样本量较小的问题。

3.2 拟采用的途径

为了解决上述问题，我们将采用基于Hadoop和MapReduce的Hivesql进行指标统计，并使用pyspark进行机器学习。具体方法包括：

1. 数据预处理: 包括数据清洗、数据归一化、特征选择等。
2. 特征工程: 包括特征提取、特征转换等。
3. 机器学习模型构建: 采用基于神经网络的模型、基于支持向量机的模型以及基于决策树的模型进行心脏病预测，并对比它们的性能。
4. 结果分析: 对比不同模型的预测结果，分析模型的优缺点，并提出改进意见。

四、设计（研究）进度计划

1. 第一阶段 (3周): 完成数据收集和预处理工作，包括数据清洗、数据归一化、特征选择等。
2. 第二阶段 (4周): 完成特征工程工作，包括特征提取、特征转换等。
3. 第三阶段 (6周): 完成机器学习模型构建工作，包括基于神经网络的模型、基于支持向量机的模型以及基于决策树的模型。
4. 第四阶段 (4周): 对比不同模型的预测结果，分析模型的优缺点，并提出改进意见。
5. 第五阶段 (3周): 完成论文撰写和毕业答辩准备工作。

总计20周。