据WHO统计，2016年，约有1790万人死于心血管疾病，占全球死亡总数的31％。其中，85%死于心脏病和中风。心脏病已经成为威胁生命的最主要疾病之一。
本案例使用K近邻分类器对心脏病患者进行分类预测。所采用的数据集是心脏病患者数据集，该数据集共有14个字段，303条数据，记录了患者的基本信息及其各项血液指标的情况。
本案例通过数据可视化、数据字段统计、数据标准化以及构建K近邻分类模型实现了较为良好分类预测性能。
1. 读取心脏病患者数据集
首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了 303 条患者信息，每一名患者有 13 个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此外有一个类变量记录其是否患有心脏病。详细的字段信息可见 此处。
类别字段target有两个取值，代表预测类别，1 = 患病，2 = 不患病。
2. 各字段基本统计信息
读取数据表后，对各个数据字段统计基本信息，包括样本数量、均值、标准差、最大最小值和上下四分位数等。
可以看出，读取的数据表均为数值型字段。从这里可以发现，各字段的样本数均为 303 ，说明无缺失值；此外。许多字段如sex、cp、fbs、restecg、exang、slope、ca和thal，其上下四分位数、中位数和最大最小值的取值有很大的重复，结合数据集详情页的统计信息，说明其为离散型数值字段；其余字段如age、trestbps等为连续型变量，在后期可以进行标准化处理。
3. 年龄分布直方图
选取age字段画出直方图。可以看出，大多数患者年龄在38岁以上，说明心脏病的主要患病人群是中老年人。
4. 性别分布柱状图
选取sex字段画出柱状图，并且依据target字段进行分组。
sex=1表示男性患者，即柱状图中的右半部分，sex=0为女性患者，在左半部分。能看出，男性数量在该数据集中比女性高。
根据target分组能看出，女性患病比例较男性高出许多。
5. 患心脏病比例饼状图
选取target字段画出饼图，可以看出，该数据集中患有心脏病的人群比例较高，但两个类别的样本数量相差不大。
6. 训练/测试集划分
对数据集进行划分，设置划分比例为训练集 : 测试集 = 4 : 1。
由于数据集的同一类标签集中在一起，我们选择分组抽样选项，依据target字段进行分组，合理划分数据集。
7. Z-Score标准化
对age、trestbps、chol、thalach、oldpeak进行标准化处理，将不同量级的数据转化为统一量度，提高数据可比性。
8. 构建K近邻心脏病患者分类模型
构建K近邻分类模型，将target作为我们的标签列，其余各字段均作为模型的特征列。选择计算的邻居个数为8，权重计算方式为distance，以及设置距离计算方式为manhattan距离（街区距离）。
9. K近邻模型预测
使用模型预测组件对K近邻模型进行测试集上的预测，预测后的标签为target_predict。
10. K近邻分类模型评估
对K近邻模型进行评估。使用的方法主要为分类报告、混淆矩阵和ROC曲线。
可以看到，我们构建的K近邻模型的分类性能较为良好，总体分类正确率(accuracy)达到0.87，macor avg F1-score能达到0.87，正类样本的召回率(Recall)能达到0.94，ROC_AUC值为0.88。
分类报告(classification report)
混淆矩阵(confusion matrix)
ROC曲线(receiver operating characteristic curve)
