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【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析
如何更精准地进行分类预测？
在现实生活中，分类问题无处不在。例如在医疗领域，是否能准确区分患者患有某种疾病的风险至关重要。简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。
假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。通常，这个问题可以通过收集历史数据来解决。
| 年龄 | 体重 | 身高 | 血糖 | 是否高血压 |
|---|---|---|---|---|
| 45 | 85 | 170 | 5.8 | 是 |
| 50 | 90 | 160 | 6.0 | 是 |
| 55 | 80 | 165 | 5.5 | 是 |
| 40 | 70 | 175 | 5.0 | 否 |
| 35 | 65 | 180 | 4.8 | 否 |
| 30 | 60 | 185 | 4.5 | 否 |
| … | … | … | … | … |
为了更精准地预测，这里将使用一种称为“线性判别分析”（Linear Discriminant Analysis，简称 LDA）的算法。
根据给定的四个指标来预测一个新患者是否有高血压的风险。这是如何做到的呢？
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