Вот несколько методов, обычно используемых в науке о медицинских данных, а также примеры кода:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Удаление дубликатов:

     df = df.drop_duplicates()

   • Обработка пропущенных значений:

     df = df.fillna(0)  # Replace missing values with 0

   • Стандартизация данных:

     from sklearn.preprocessing import StandardScaler
     
     scaler = StandardScaler()
     scaled_data = scaler.fit_transform(data)

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Сводная статистика:

     df.describe()

   • Визуализация с использованием matplotlib или seaborn:

     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns
     
     sns.boxplot(x='group', y='value', data=df)
     plt.show()

3. Модели машинного обучения:

   • Линейная регрессия:

     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     
     model = LinearRegression()
     model.fit(X_train, y_train)

   • Дерево решений:

     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     
     model = DecisionTreeClassifier()
     model.fit(X_train, y_train)

4. Выбор функций:

   • Устранение рекурсивных функций:

     from sklearn.feature_selection import RFE
     
     estimator = LinearRegression()
     selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5)
     selected_features = selector.fit_transform(X, y)

5. Обработка естественного языка (NLP):

   • Предварительная обработка текста:

     import nltk
     from nltk.corpus import stopwords
     from nltk.stem import WordNetLemmatizer
     
     nltk.download('stopwords')
     nltk.download('wordnet')
     
     stopwords = set(stopwords.words('english'))
     lemmatizer = WordNetLemmatizer()
     
     def preprocess_text(text):
      # Tokenization, lowercase, remove stopwords, lemmatization, etc.
      ...
      return processed_text

6. Анализ временных рядов:

   • Моделирование ARIMA:

     from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
     
     model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
     model_fit = model.fit(disp=0)

7. Глубокое обучение:

   • Сверточные нейронные сети (CNN) для анализа изображений:

     import tensorflow as tf
     
     model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
      tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
      ...
     ])