matlab求求的代码男HepC 决策树 贡献者：Adeeb Rashid、Rilee Robbins、Beauregard Brickson 宗旨 这个项目有两个目标： 早期诊断丙型肝炎患者，无需他们要求进行丙型肝炎特异性血液检查或在严重肝损伤之前，以便他们及早治疗疾病。 及早诊断丙型肝炎患者，以防止疾病进一步传播给他人。 意义和范围 丙型肝炎是一种攻击肝脏的病毒感染，可导致肝癌和/或肝硬化。 大量 HepC 阳性的人没有任何病毒症状，这是本研究的一大动机。 该模型可用于预测接受常规血液检查的患者是否患有丙型肝炎，而无需直接检测病毒。 这种病毒的早期诊断对于防止长期并发症和将病毒传染给另一个人至关重要。 我们项目的范围适用于任何接受常规血液检测的人，因为该模型可以在每次血液检测后运行，以改善早期检测并消除进行特定丙型肝炎检测的需要。 数据集 数据集以 *.csv 文件形式呈现，并在 Kaggle 上找到。 它提供了 614 名患者的血液数据，包含以下特征：年龄、性别、白蛋白（ALB）、碱性磷酸酶（ALP）、丙氨酸转氨酶（ALT）、天冬氨酸转氨酶（AST）、胆红素（BIL）、胆碱酯酶（

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Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式： fillna方式实现 1、按照industryName1列，筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series 3、计算平均值mean，采用fillna函数填充 4、append到新DataFrame中 5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.DataFrame() industrys = newfactordata1.industry

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