基于python flask的高血压疾病预测分析与可视化系统的设计与实现，使用随机森林、决策树、逻辑回归、xgboost等机器学习库预测

研究背景

随着现代社会的快速发展，生活方式的改变和人口老龄化的加剧，心血管疾病，尤其是高血压，已成为全球范围内的重大公共健康问题。高血压是一种常见的慢性疾病，其主要特征是动脉血压持续升高。长期不控制的高血压会导致心脏病、脑卒中、肾功能衰竭等一系列严重并发症，甚至危及生命。据世界卫生组织（WHO）统计，全球每年因高血压相关并发症导致的死亡人数已超过700万，严重影响了人们的健康和生活质量。

在医学诊断中，及时预测和检测高血压的发生对疾病的预防和管理至关重要。传统的高血压诊断方法主要依赖于临床医生的经验与患者的体检数据，然而这种方法可能存在主观性强、效率低、准确性不足等问题。为了解决这些问题，近年来，人工智能特别是机器学习技术在医学领域的应用得到了广泛关注和研究。通过构建基于大数据的预测模型，可以有效地提高疾病的预测准确率，帮助医生和患者进行早期预防与干预。

在这样的背景下，本文旨在设计并实现一个基于Python Flask框架的高血压疾病预测分析与可视化系统。Flask作为一种轻量级的Web开发框架，具备简单易用、扩展性强的特点，适合构建高效的数据分析和可视化平台。在机器学习模型的选择上，随机森林、决策树、逻辑回归和XGBoost等算法近年来在医学预测分析中表现出优异的性能。随机森林和决策树可以通过构建多个决策树模型来进行预测，具有良好的可解释性；逻辑回归作为经典的分类算法，在处理线性问题时具有很好的效果；XGBoost则是一种提升树算法，能在较短时间内实现高效的预测。

通过整合这些机器学习算法，系统将从多维数据中挖掘出与高血压相关的风险因素，建立预测模型，并以图表、图形等形式直观展示分析结果。用户不仅能够获取高血压的风险预测，还可以通过交互式界面分析相关因素对疾病的影响，从而实现精准的健康管理与决策辅助。该系统的实现对提高高血压的预测水平具有重要意义，能够为公共健康管理、医疗诊断以及疾病预防提供有力的支持。

技术栈

前端bootstrap+flask+随机森林+决策树+逻辑回归+xgboost+mysql

效果图