机器学习案例之：甲状腺射频消融数据模型

甲状腺疾病是常见的内分泌疾病的一种，主要是由于甲状腺功能分泌不正常引起。长期的分泌不足或过剩，都会对身体产生危害，需及早治疗。射频消融的原理是利用物理热能对结节进行的原位灭火治疗，人体对于灭活坏死的组织具有吸收排除的特性，可以在一定时间内使坏死的组织消失。射频消融的核心是温度的控制，电路设计为立体电阻抗反馈式自动控制，消融温度达70°C便自动中止电流，既保证病变组织坏死，又不会损伤正常细胞。同时，单次消融凝固的范围严格控制在8mm左右，防止灼伤皮肤、气管、食管等。以下代码就是通过机器学习算法进行温度控制的程序。

原始数据为：

代码为：

'''function: 甲状腺射频消融数据建模author:   qianjiajiadata:     2017/6/6
'''
from numpy import genfromtxt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 读取数据
data = genfromtxt('sp.csv', delimiter=",", skip_header=1)x = data[:, 1:4]                       # 特征
y = data[:, 0]                         # 温度np.random.seed(2)                      # 设置随机种子，保证每次结果都一样
rf = RandomForestRegressor()           # 建模
rf.fit(x, y)
print(rf.predict([247,20,5]))          # 预测

预测值为71.6，真实值为72.因此本模型用很大的使用价值。

数据和代码链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1kUFDoTT 密码：jtc6

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