文件名称：从症状进行疾病预测：基于症状的疾病预测
文件大小：3.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 02:17:37
machine-learning scikit-learn pandas python3 scikitlearn-machine-learning
从症状预测疾病 该项目探索使用机器学习算法来根据症状预测疾病。 探索的算法 在代码中探索了以下算法： 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升 数据集 源1 与main.py脚本一起使用的此问题的数据集是从此处下载的： https://www.kaggle.com/kaushil268/disease-prediction-using-machine-learning 该数据集共有133列，其中132例是患者经历的症状，以及该患者预后的最后一列。 源2 从此处下载用于Jupyter笔记本的此问题的数据集： https://impact.dbmi.columbia.edu/~friedma/Projects/DiseaseSymptomKB/index.html 该数据集包含3列： Disease | Count of Disease Occurrence | Symptom 您可以将整个表格从此处复制粘贴到excel工作表中，也可以使用Beautifulsoup将其刮下。 目录结构 |_ dataset/ |_ training_data.csv
【文件预览】：
Disease-Prediction-from-Symptoms-master
----.gitignore(2KB)
----dataset()
--------training_data.csv(1.31MB)
--------test_data.csv(13KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(1KB)
----notebook()
--------dataset()
--------Disease-Prediction-from-Symptoms-checkpoint.ipynb(5.66MB)
----saved_model()
--------gradient_boost.joblib(3.66MB)
--------mnb.joblib(92KB)
--------random_forest.joblib(708KB)
--------decision_tree.joblib(90KB)
----environment.yml(9KB)
----main.py(7KB)
----config.yaml(682B)