【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？