基于机器学习的临终患者生存期预测,我和两个组员完成了该项目。
首先运行"preprocess.py"生成预处理后的".xlsx"数据,然后直接运行"prognosisPrediction.ipynb"可以实现回归预测和分类预测。
"featureSelection.py"定义了可能使用到的六种特征选择方法,直接运行该模块可以比较这六种方法。
"classifyModel.py"定义了两种分类模型。
"regModel.py"定义了两种回归模型,直接运行该模型以找到最佳参数。
本项目主要使用到的优化方案为SMOTE过采样,特征选择,将特征值转换为遵循正态分布,GridSearchCV模型自动调参。
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【资源说明】 基于Python机器学习的临终患者生存期预测源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip基于Python机器学习的临终患者生存期预测源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip基于Python机器学习的临终患者生存期预测源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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基于Python机器学习的临终患者生存期预测源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip (8个子文件)
Prognosis-Prediction-main
preprocess.py 2KB
featureSelection.py 5KB
Hospice data-4.14.xlsx 84KB
prognosisPrediction.ipynb 23KB
classifyModel.py 4KB
regModel.py 5KB
README.md 658B
171265889347208773632.zip 416B
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