python预测疾病_用机器学习方法从症状预测疾病

一、编程环境

Win10

Python3.6

Jupyter Notebook

Graphviz (简介和安装请参考https://www.jianshu.com/p/b559dc689b7f)

二、数据源

三、清洗数据

1 将疾病和对应的多个症状放到字典里，key为疾病，value为多个症状。

注意，有些疾病和症状包含了特殊符号’^’，需要先处理成’_’再切割。import csvfrom collections import defaultdict

disease_list = []def return_list(disease):

disease_list = []

match = disease.replace('^','_').split('_')

ctr = 1

for group in match:        if ctr%2==0:

disease_list.append(group)

ctr = ctr + 1

return disease_listwith open("Scraped-Data/dataset_uncleaned.csv") as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

disease=""

weight = 0

disease_list = []

dict_wt = {}

dict_=defaultdict(list)    for row in reader:        if row[0]!="\xc2\xa0" and row[0]!="":

disease = row[0]

disease_list = return_list(disease)

weight = row[1]        if row[2]!="\xc2\xa0" and row[2]!="":

symptom_list = return_list(row[2])            for d in disease_list:                for s in symptom_list:

dict_[d].append(s)

dict_wt[d] = weight    print (dict_)

2 将疾病-症状-样本数写到d