【源码】基于PyTorch的多层感知机（MLP）ICU数据分类系统

项目简介

本项目借助多层感知机（MLP）对重症监护室（ICU）数据开展分类工作，以辅助医疗决策。项目覆盖了数据预处理、模型构建、训练、验证、测试以及结果可视化等完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：定义数据路径常量保证数据加载准确，对数据进行归一化处理提高模型训练效果。
2. 模型构建：利用PyTorch框架搭建MLP模型，包含多个全连接层与非线性激活函数，模型结构可按需调整。
3. 模型训练与验证：运用K折交叉验证评估模型泛化能力，提供测试损失和AUC值等详细性能评估指标。
4. 结果可视化：绘制损失曲线和ROC曲线直观呈现模型性能，计算并可视化特征重要性以助于理解模型决策依据。

安装使用步骤

环境准备

安装Python 3.x，以及必要的Python库：torch、pandas、matplotlib、numpy。

下载源码文件

从项目仓库下载所有源码文件。

运行项目

运行main.py脚本，开启数据预处理、模型训练、验证和测试流程。（可选）调整constants.py中的路径常量以适配文件存储位置；（可选）修改model.py中的模型结构和超参数来自定义模型。

结果分析

运行utils.py中的函数，进行特征重要性计算和结果可视化。

下载地址

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