文件名称:
可解释的针对老年痴呆症的AI分类器-疾病诊断：利兹大学学士学位课程-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-08
详细说明：可解释的AI分类用于阿尔茨海默氏病的诊断
python3 Model.py'clasisfier''classification_method''0/1（explainability）'
我所做的事情：内核函数-线性和多边形给出了最佳结果-所有数据的〜80％，但没有sMRI和ASL的甚至99％。 这是由于两个原因。 首先：后面的文件具有许多NaN值，目前，我只是删除-dropna行。 第二：神经文件具有CDR和MMRE信息，这与定义人是否患有AD几乎相同。 我应该提出一种处理缺失值的更好方法。（并且我还需要考虑如何处理Neuro文件。）MinMAxScaler将SVM的性能提高了10％。
使用中位数代替NaN值固定训练。 现在使用cross_val_predict，它对输入中的每个元素返回预测，该预测是针对该元素在测试集中时获得的（每个元素都在测试集中一次）。 得到混淆矩阵。 对于线性
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