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机器学习实战9-基于多模型的自闭症的筛查与预测分析

发布人:shili8 发布时间:2025-01-15 22:20 阅读次数:0

**机器学习实战9: 基于多模型的自闭症筛查与预测**

自闭症是一种神经发育障碍,影响着成千上万的人们。早期诊断和干预对于改善患者的生活质量至关重要。然而,传统的诊断方法往往依赖于临床医生的经验和观察,这可能导致误诊或延迟诊断。

在本章中,我们将探索如何使用机器学习来实现自闭症的筛查与预测。我们将使用多模型融合技术,结合不同的机器学习算法,以提高预测准确率。

**数据准备**

首先,我们需要准备一个包含自闭症患者和非患者数据集。我们可以使用现有的数据集,如 MIMIC-III 或 ADOS 等。

假设我们有一个 CSV 文件,包含以下列:

| 特征 | 类型 |
| --- | --- |
| age | int |
| sex | str |
| height | float |
| weight | float |
| symptoms | str |

其中,`symptoms` 列包含自闭症患者的症状描述。

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集print(df.head())


**特征工程**

接下来,我们需要对原始数据进行特征工程,以便于机器学习算法使用。我们可以使用以下方法:

* 将 `age` 和 `height` 列转换为数值型特征。
* 使用文本处理库(如 NLTK 或 spaCy)将 `symptoms` 列转换为向量表示。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 转换 age 和 height 为数值型特征scaler = StandardScaler()
df['age_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['age']])
df['height_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['height']])

# 使用 NLTK 将 symptoms 转换为向量表示import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenizenltk.download('punkt')
tokenized_symptoms = df['symptoms'].apply(word_tokenize)
vectorized_symptoms = tokenized_symptoms.apply(lambda x: [1 if i in x else0 for i in set(x)])

df['symptoms_vector'] = vectorized_symptoms


**模型训练**

现在,我们可以使用多种机器学习算法来训练自闭症筛查与预测模型。我们将使用以下算法:

* 随机森林(Random Forest)
* 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
* 神经网络(Neural Network)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.neural_network import MLPClassifier# 训练随机森林模型rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])

# 训练 SVM 模型svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1, random_state=42)
svm_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])

# 训练神经网络模型nn_model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=5000, random_state=42)
nn_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])


**模型融合**

最后,我们可以使用多模型融合技术来提高预测准确率。我们将使用以下方法:

* 平均投票法(Average Voting)
* 权重平均法(Weighted Average)

from sklearn.ensemble import VotingClassifier# 创建多模型融合器voting_model = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_model), ('svm', svm_model), ('nn', nn_model)], voting='soft')

# 训练多模型融合器voting_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])


**预测**

现在,我们可以使用训练好的多模型融合器来进行预测。

# 使用多模型融合器进行预测predictions = voting_model.predict(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']])
print(predictions)


在本章中,我们探索了如何使用机器学习来实现自闭症的筛查与预测。我们使用多模型融合技术,结合不同的机器学习算法,以提高预测准确率。

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