一.实验内容：
本案例基于UCI公开的肝病患者诊断数据，从患者生理指标和医疗检测指标出发，使用单一分类器和集成方法对患者是否患肝病进行预测分析。首先，我们对数据进行了预处理和探索性分析，挖掘出数据的内在联系；之后，借助sklearn中的各种分类模块进行预测；最后，比较不同分类器下的预测效果。
下载数据集indian_liver_patient.csv，完成如下内容：
1.数据预处理
2.探索性分析
2.1 医疗指标的分布情况
2.2 患病与性别的分布情况
2.3 患病与年龄的分布情况
2.4 特征间的相关性
3.分类建模
3.1 逐步逻辑回归
3.2 决策树
3.3 随机森林
3.4 AdaBoost
3.5 树模型特征选择
二. 实践操作：
请按照附件中的要求，在本地实验环境中完成相应实验。
（附链接地址（待补充））
三.实验报告要求：
请撰写实验报告，在学习平台提交实验结果和报告。
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