基于机器学习的疾病预测系统的设计与实现

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-03-23 16:00 109阅读 0赞

在本文中，我们将使用一个基于决策树算法的机器学习模型，对糖尿病患病风险进行预测。我们将使用 Python 编写一个基于 Flask 框架的 RESTful API，用于接收特征数据，并进行预测。同时，我们将使用 Java 编写一个简单的前端界面，通过向 Python 的 RESTful API 发送请求，实现疾病预测功能。

本文主要包括以下几个部分：

*  糖尿病预测基础模型的设计与实现
 *  Python 后端 Flask 框架的使用
 *  Java 前端界面的设计与实现
 *  Python 与 Java 的联合实现

#### Python 机器学习预测代码 ####

以下是一个简单的机器学习模型，用于预测某人是否患有糖尿病：

import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    
    # 读取数据
    data = pd.read_csv('diabetes.csv')
    
    # 准备特征和标签
    features = data.drop('Outcome', axis=1)
    labels = data['Outcome']
    
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)
    
    # 训练决策树模型
    model = DecisionTreeClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算准确率
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print("Accuracy:", accuracy)

#### Java 调用 Python 代码 ####

使用 `ProcessBuilder` 可以在 Java 中启动一个新的进程，并执行 Python 脚本。

import java.io.BufferedReader;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStreamReader;
    
    public class PythonCaller {
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            String pythonScriptPath = "/path/to/python/script.py";
            ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python3", pythonScriptPath);
    
            // 执行脚本并获取输出结果
            Process process = pb.start();
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
        }
    }

在实际应用中，可以通过 Java 的 RESTful API 调用 Python 脚本并传递参数，例如：

import java.net.HttpURLConnection;
    import java.net.URL;
    import java.io.OutputStream;
    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.InputStreamReader;
    
    public class PythonCaller {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            String urlString = "http://localhost:5000/predict";
            URL url = new URL(urlString);
            HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            con.setRequestMethod("POST");
            con.setDoOutput(true);
            con.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
    
            String jsonInputString = "{\"feature1\": 5.1, \"feature2\": 3.5, \"feature3\": 1.4, \"feature4\": 0.2}";
    
            try (OutputStream os = con.getOutputStream()) {
                byte[] input = jsonInputString.getBytes("utf-8");
                os.write(input, 0, input.length);
            }
    
            try (BufferedReader br = new BufferedReader(
                    new InputStreamReader(con.getInputStream(), "utf-8"))) {
                StringBuilder response = new StringBuilder();
                String responseLine;
                while ((responseLine = br.readLine()) != null) {
                    response.append(responseLine.trim());
                }
                System.out.println(response.toString());
            }
        }
    }

Python 代码中需要使用 Flask 或其他框架来实现 RESTful API。例如，以下是使用 Flask 的代码：

from flask import Flask, request, jsonify
    import pandas as pd
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    
    app = Flask(__name__)
    
    # 定义机器学习模型
    model = DecisionTreeClassifier()
    
    # 加载数据
    data = pd.read_csv('diabetes.csv')
    features = data.drop('Outcome', axis=1)
    labels = data['Outcome']
    
    # 训练模型
    model.fit(features, labels)
    
    # 定义 RESTful API 接口
    @app.route('/predict', methods=['POST'])
    def predict():
        # 从请求中获取特征数据
        feature1 = request.json.get('feature1')
        feature2 = request.json.get('feature2')
        feature3 = request.json.get('feature3')
        feature4 = request.json.get('feature4')
    
        # 进行预测
        prediction = model.predict([[feature1, feature2, feature3, feature4]])
    
        # 返回预测结果
        return jsonify({'prediction': int(prediction[0])})
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)

在这个例子中，我们在 Flask 应用程序中定义了一个 `/predict` 路由，用于接收 POST 请求，请求中包含需要预测的特征数据。在 `/predict` 路由中，我们从请求中获取特征数据，然后使用机器学习模型进行预测，并将预测结果返回给客户端。

Java 调用 Python 代码时，只需要向 `/predict` 路由发送 POST 请求，并将需要预测的特征数据以 JSON 格式传递即可。Flask 框架会自动解析 JSON 格式的请求数据，并将其转换为 Python 中的字典对象