# Predict-the-Emergency-Diagnosis-of-Fever-Disease
首届急诊大数据Datathon,小组任务两天内完成。
基于解放军301医院急诊大数据,抽取目标发热患者的人口统计学数据、实验室指标等数据,对数据进行描述性统计,度量指标重要性,预测急诊患者发热的原因(感染 or 非感染),并分析患者抗生素的使用情况。
研究队列含发热患者1436人,其中感染型发热患者767人,非感染型发热患者669人。
抽取14个预测变量,定量分析预测变量的重要性。搭建预测模型随机森林、逻辑回归、决策树等模型,AUC达0.7。
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【资源说明】 Python预测急诊患者是感染型发热还是非感染型发热,并分析患者抗生素的基于情况 基于解放军301医院急诊大数据,抽取目标发热患者的人口统计学数据、实验室指标等数据源码+详细说明+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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Python预测急诊患者是感染型发热还是非感染型发热,并分析患者抗生素的基于情况 基于解放军301医院急诊大数据,抽取目标发热患者的人口统计学数据、实验室指标等数据源码+详细说明+全部数据资料 高分项目.zip (18个子文件)
Predict-the-Emergency-Diagnosis-of-Fever-Disease-master
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提取数据.txt 890B
R
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171265889347208773632.zip 416B
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