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文件大小: 1kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：项目
项目目的：预测患者是否会入住ICU
datacleaning.py用于数据清理。 它涉及估算缺失值并执行一键编码。此处的目标是清理并确保在模型构建中使用大多数数据。
modelbuilding.py用于建立模型，这些模型可以预测患者是否最终会进入ICU。
有几件事要注意。 数据集中有很多NAN值，这会阻碍模型的构建过程。 因此，最好的方法是用先前的值来估算缺失的值。 包括一个单独的文件（缺少values.py）。 但是，此过程导致在较早的时间窗口中具有NAN值。 这将导致数据丢失并阻碍模型的性能。 因此，缺失值已用平均值来估算。
使用了多种模型，并评估了它们的性能。
首先，将具有较早时间窗口（0-2）的记录分开进行测试，并比较其他时间窗口的模型性能
建模：此项目中使用的模型是：
Logistic回归高斯朴素贝叶斯提升SVM_Linear SVM_radial
使用Flas
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