帕金森病(Parkinson's Disease)是一种慢性神经系统疾病，主要影响大脑中的多巴胺神经元，导致运动功能障碍。本项目"Parkinson-Disease-Detection"显然关注于利用计算机科学，尤其是Python编程语言，来开发算法或系统，用于识别和检测帕金森病。
在Python中，进行帕金森病检测可能涉及以下几个关键知识点：
1. 数据预处理：帕金森病的数据通常包含多种生理信号，如语音记录、震颤数据等。这些数据需要进行预处理，包括清洗、缺失值处理、异常值检测、标准化或归一化等步骤，以便后续分析。Python中的`pandas`库可以方便地进行数据操作，而`numpy`则提供了强大的数值计算功能。
2. 特征提取：在生理信号中，可能有多个特征与帕金森病相关，如语音的音调变化、振幅、频率等。使用信号处理库如`librosa`或`scipy`可以提取这些特征。特征选择是关键，可以使用`sklearn`库中的特征选择方法，如递归特征消除(RFE)或基于模型的特征选择。
3. 模型构建：机器学习模型如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络等可用于帕金森病的分类。`sklearn`库提供了各种模型，而深度学习库如`TensorFlow`和`Keras`则适合构建复杂的神经网络模型。
4. 训练与验证：通过划分训练集和测试集，使用交叉验证来评估模型性能。`sklearn`的`train_test_split`函数可以实现数据划分，而`GridSearchCV`或`RandomizedSearchCV`用于超参数调优。
5. 评估指标：帕金森病检测的评估通常涉及准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。这些指标可以帮助我们了解模型在识别帕金森病患者和非患者方面的表现。
6. 可视化：使用`matplotlib`和`seaborn`库进行数据可视化，帮助理解模型性能和特征重要性。
7. 部署：一旦模型训练完成并达到满意性能，可以将其部署为Web服务或移动应用，让用户上传数据并获取诊断结果。这可能涉及到`Flask`或`Django`等Web框架，以及`Flask-RESTful`或`FastAPI`等API接口库。
8. 实时监测：对于实时监测帕金森病症状，可能需要设计持续收集和分析数据的系统，这将涉及数据流处理工具，如Apache Kafka或AWS Kinesis。
"Parkinson-Disease-Detection"项目结合了Python编程和机器学习技术，旨在通过分析生理信号数据，构建一个能有效检测帕金森病的系统。这需要对数据处理、特征工程、机器学习模型、模型评估以及系统部署等多个方面有深入理解。
