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目录
- 自动化机器学习（TPOT优化临床试验数据）
- 1. 引言
- 2. 项目背景与意义
- 2.1 临床试验数据分析的重要性
- 2.2 自动化机器学习的优势
- 2.3 工业级数据处理与GPU加速需求
- 3. 数据集生成与介绍
- 3.1 数据集构成
- 3.2 数据生成方法
- 4. 自动化机器学习与TPOT
- 4.1 自动化机器学习简介
- 4.2 TPOT在临床试验数据中的应用
- 4.3 关键公式与指标
- 5. GPU加速在自动化机器学习中的应用
- 6. Dash仪表盘与GUI混合实现
- 7. 系统整体架构
- 8. 数学公式与关键指标
- 9. 完整代码实现
- 10. 代码自查与BUG排查
- 11. 总结与展望
- 12. 结语
自动化机器学习（TPOT优化临床试验数据）
1. 引言
在当今医疗和生物统计领域，临床试验数据的分析对评估新疗法的有效性与安全性具有重要意义。传统的数据预处理与模型构建往往需要大量人力和经验，而自动化机器学习（AutoML）技术则能够自动化这一流程，显著提高数据科学家的工作效率。TPOT（Tree-based Pipeline Optimization Tool）作为AutoML的代表工具，利用遗传编程自动搜索最优模型和数据预处理管道，为构建高性能预测模型提供了有力支持。
本项目旨在通过TPOT对模拟生成的临床试验数据进行自动化机器学习优化。项目中，我们将生成大规模临床试验数据，数据集包含患者基本信息、分组、基线指标、治疗响应及临床结果等字段。接着，利用TPOT自动构建并优化预测模型，比较治疗组与对照组的治疗效果。同时，为了提高大规模数据处理效率，项目中部分数值计算任务调用了GPU加速（利用cupy库）。此外，我们将Dash仪表盘与传统GUI相结合，通过Dash构建交互式仪表盘并嵌入到GUI中，实现数据加载、模型训练和结果展示的实时更新。
在本文中，我们将详细介绍以下内容：
- 临床试验数据的生成与介绍，以