【源码】基于Python和机器学习算法的呼吸系统评分预测系统

项目简介

本项目是基于Python和机器学习算法的分类系统，利用患者的生命体征数据来预测其呼吸系统评分。项目实现了多种分类模型，涵盖逻辑斯蒂回归、决策树、支持向量机等传统模型，也有随机森林、套袋法等集成学习方法，同时包含神经网络模型。

项目的主要特性和功能

1. 具备多种分类模型，实现了逻辑斯蒂回归、决策树、支持向量机、K - 近邻等常见分类算法，以及随机森林、套袋法、Adaboost等集成学习方法。
2. 实现自定义的神经网络模型。
3. 提供数据预处理功能，可处理缺失值、异常值，优化模型性能。
4. 支持模型训练和评估，能计算准确率、精确度、召回率、F1分数等指标。
5. 支持K折交叉验证，评估模型的稳定性和泛化能力。
6. 有可视化工具，如散点图，可展示不同K值下KNN分类算法的性能表现。
7. 能自动生成运行不同机器学习模型的shell脚本，提高开发效率。

安装使用步骤

安装依赖

• 安装Python 3.7及以上版本。
• 安装项目所需的库，如sklearn、pytorch等。

下载数据

下载项目所需的数据文件。

运行脚本

运行main.py脚本，根据命令行参数调整模型类型、参数等，进行模型训练和评估。示例命令如下： bash python main.py --model LR --k-fold

查看结果

查看输出日志，了解模型性能。

可视化结果

运行scripts目录下的get-result.py脚本，生成可视化结果。

自动化脚本生成

运行scripts目录下的scripts_generate.py脚本，生成运行不同机器学习模型的shell脚本。

下载地址

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