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基于Django和机器学习实现的中风预测系统

项目简介

本项目是一个基于机器学习的中风预测系统，使用Scikit-learn框架开发。该系统旨在通过分析多个健康相关指标，预测患者发生中风的风险。这是一个具有重要临床价值的预测模型，可以帮助医疗工作者进行早期干预和预防。

项目截图

项目特点

1. 数据驱动决策

   • 利用真实医疗数据集进行模型训练
   • 包含多个关键健康指标的综合分析
   • 采用科学的数据预处理和特征工程方法

2. 先进的机器学习算法

   • 使用Scikit-learn框架实现多种分类算法
   • 包含模型评估和优化流程
   • 提供准确的风险预测结果

3. 用户友好界面

   • 简单直观的数据输入方式
   • 清晰的预测结果展示
   • 便于医疗工作者使用

4. 可扩展性

   • 模块化的代码设计
   • 便于进行模型更新和优化
   • 支持新特征的添加和系统扩展

技术栈

• Python: 主要编程语言
• Scikit-learn: 机器学习框架
• Pandas: 数据处理和分析
• NumPy: 数值计算
• Matplotlib/Seaborn: 数据可视化

源码获取方式

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