从症状预测疾病
该项目探索使用机器学习算法来根据症状预测疾病。
探索的算法
在代码中探索了以下算法：
朴素贝叶斯
决策树
随机森林
梯度提升
数据集
源1
与main.py脚本一起使用的此问题的数据集是从此处下载的：
https://www.kaggle.com/kaushil268/disease-prediction-using-machine-learning
该数据集共有133列，其中132例是患者经历的症状，以及该患者预后的最后一列。
源2
从此处下载用于Jupyter笔记本的此问题的数据集：
https://impact.dbmi.columbia.edu/~friedma/Projects/DiseaseSymptomKB/index.html
该数据集包含3列：
Disease | Count of Disease Occurrence | Symptom
您可以将整个表格从此处复制粘贴到excel工作表中，也可以使用Beautifulsoup将其刮下。
目录结构
|_ dataset/
|_ training_data.csv
2021-09-27 15:02:33
3.58MB
1
运用人工神经网络技术结合穴位敏化理论探索慢性稳定性心绞痛疾病辅助预测模型的构建思路.pdf
2021-09-25 17:06:03
4.63MB