【源码】基于Python的糖尿病遗传风险预测系统

项目简介

本项目聚焦于运用人工智能手段处理和分析糖尿病相关数据，目标是设计出高精度、高效且解释性强的算法，以此来预测糖尿病的遗传风险。此项目是阿里云联合青梧桐健康科技有限公司主办的天池精准医疗大赛的组成部分。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理与特征工程：对原始数据集展开处理，涵盖缺失值处理、特征对数转换、特征因子化等操作，为后续模型训练做好准备。
2. 模型训练与评估：运用线性回归、岭回归、Lasso回归等模型进行训练，并借助交叉验证评估模型性能，同时采用Bagging集成方法提升性能。
3. 数据可视化：利用Seaborn库绘制特征与目标变量的散点图和分布图，辅助完成数据的分析工作。
4. 预测结果输出：使用线性回归模型对测试集进行预测并保存结果，不过代码部分存在不完整情况。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：打开命令行界面，进入项目目录，运行pip install -r requirements.txt安装必要的Python库。
2. 数据准备：将训练数据集d_train_2018010.csv和测试数据集d_test_A_20180102.csv放置到项目指定路径。
3. 运行代码：依次运行1_data_plot.py和2_feature_engineering.py脚本。
4. 查看结果：查看输出文件和预测结果，以便进行进一步的分析和模型优化。

注意：运行代码前需熟悉Python编程和相关机器学习库，且因涉及医学数据，要在合法合规框架下使用。

下载地址

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