【源码】基于Python的ATAAD疾病预测系统

项目简介

本项目围绕危险且致命的心血管疾病ATAAD（急性A型主动脉夹层）展开，借助Python语言，基于ATAAD病例数据进行机器学习模型训练，构建辅助诊断系统。通过一系列数据处理、模型训练及验证操作，建立可预测ATAAD风险的模型，提高该疾病早期诊断与及时治疗的成功率。

项目的主要特性和功能

1. 全面的数据预处理：对分类数据做one - hot编码，对连续数据进行归一化和标准化处理，同时进行数据扩增以解决类别不平衡问题，为模型训练提供优质数据。
2. 多模型训练验证：使用SVM、随机森林、CNN等多种机器学习模型进行训练和验证，全面评估模型性能，筛选出最优模型。
3. 便捷的GUI应用：基于随机森林模型搭建GUI应用，方便用户输入数据并快速获得疾病风险预测结果，提升用户体验。
4. 深入的特征分析：开展特征重要性分析和特征相关性分析，帮助理解模型性能与特征间的内在联系，为模型优化提供依据。

安装使用步骤

1. 确保用户已将项目源码文件下载到本地。
2. 确保本地环境已安装Python及其相关库，如pandas、numpy、sklearn、matplotlib等。
3. 按照文件逻辑顺序运行相应的Python脚本，如SVM.py、randomforest.py等，进行模型训练和验证。
4. 若要使用GUI应用，运行GUI - SVM.py脚本，根据提示输入数据即可获取预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】