基于Django和机器学习实现的中风预测系统
项目简介
本项目是一个基于机器学习的中风预测系统，使用Scikit-learn框架开发。该系统旨在通过分析多个健康相关指标，预测患者发生中风的风险。这是一个具有重要临床价值的预测模型，可以帮助医疗工作者进行早期干预和预防。
项目截图
项目特点
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数据驱动决策
- 利用真实医疗数据集进行模型训练
- 包含多个关键健康指标的综合分析
- 采用科学的数据预处理和特征工程方法
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先进的机器学习算法
- 使用Scikit-learn框架实现多种分类算法
- 包含模型评估和优化流程
- 提供准确的风险预测结果
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用户友好界面
- 简单直观的数据输入方式
- 清晰的预测结果展示
- 便于医疗工作者使用
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可扩展性
- 模块化的代码设计
- 便于进行模型更新和优化
- 支持新特征的添加和系统扩展
技术栈
- Python: 主要编程语言
- Scikit-learn: 机器学习框架
- Pandas: 数据处理和分析
- NumPy: 数值计算
- Matplotlib/Seaborn: 数据可视化
源码获取方式
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