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Model Liver Disease Prediction

由 gianlab 开发
这是一个基于ExtraTreesClassifier的肝病预测模型,用于根据患者的生理指标预测是否患有肝病。
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发布时间 : 3/7/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于Kaggle竞赛中的数据集训练,使用患者的年龄、性别及多项血液检测指标作为输入,预测患者是否患有肝病。模型准确率为83.65%。

模型特点

高准确率
模型在测试集上达到83.65%的准确率和F1分数
可解释性
基于决策树的模型结构提供一定程度的特征重要性解释
轻量级
模型以pickle格式存储,部署和使用资源需求低

模型能力

医疗预测
表格数据分类
二分类任务

使用案例

医疗健康
肝病筛查
通过患者生理指标快速筛查潜在肝病患者
准确率83.65%,召回率83.62%
健康风险评估
评估患者肝病风险,辅助临床决策