一、准备工作

在使用Python进行心血管疾病预测模型的编写之前，我们需要准备一些工作，包括：

1. 获取心血管疾病的相关数据，这些数据可以从临床实验或者医学研究中获取；

2. 对获取的数据进行清理和预处理，以便于后续模型的编写；

3. 将数据分为训练集和测试集，以便于后续模型的训练和验证；

4. 设计模型结构，将各种数据特征结合起来，以便于模型的编写。

二、模型编写

在准备工作完成之后，就可以开始使用Python进行心血管疾病预测模型的编写了。

首先，需要导入所需要的Python库，包括：numpy、pandas、matplotlib、seaborn等，用于数据的处理和可视化；sklearn库用于模型的编写；以及自定义的库，如果有必要的话。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

然后，就可以开始编写模型了，这里以逻辑回归和随机森林两种模型为例：

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 逻辑回归
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 随机森林
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

最后，就可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率：

# 逻辑回归
lr_pred = lr.predict(X_test)
lr_accuracy = accuracy_score(y_test, lr_pred)

# 随机森林
rf_pred = rf.predict(X_test)
rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_pred)

三、模型评估

在模型编写完成之后，就可以开始对模型的性能进行评估了。

首先，可以使用准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的性能，以便于对模型的表现进行评价；

其次，可以使用ROC曲线和AUC值来衡量模型的性能，以便于对模型的表现进行评价；

最后，可以使用混淆矩阵来衡量模型的性能，以便于对模型的表现进行评价。