基于FastAPI构建的糖尿病风险预测系统

Data 实验室

已于 2025-03-14 23:40:51 修改

阅读量963

点赞数 22

文章标签： fastapi python 机器学习

于 2025-03-14 23:35:43 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HuJiaPeng123/article/details/146269412

版权

糖尿病风险预测系统

基于 FastAPI 构建的糖尿病风险预测系统，集成机器学习模型，提供风险评估和数据分析功能。

主要功能

用户认证系统（登录/注册）
基于机器学习的糖尿病风险预测
预测历史记录追踪
数据分析面板和可视化
特征重要性分析
响应式设计，支持移动端访问

技术栈

后端框架: FastAPI
前端技术: HTML, CSS, JavaScript
数据库: SQLite
机器学习: scikit-learn
数据处理: pandas, numpy
数据可视化: Chart.js
UI 框架: Bootstrap 5
图标: Boxicons

项目结构

diabetesDemos/
├── data/                # 数据目录
│   └── diabetes.csv     # 训练数据集
├── model/               # 模型目录
│   ├── diabetes_model.pkl  # 训练好的模型
│   └── scaler.pkl         # 数据标准化模型
├── static/              # 静态资源
│   └── css/
│       └── style.css    # 自定义样式
├── templates/           # 模板文件
│   ├── base.html       # 基础模板
│   ├── index.html      # 首页
│   ├── login.html      # 登录/注册页
│   ├── predict.html    # 预测页面
│   ├── history.html    # 历史记录
│   └── analytics.html  # 数据分析
├── database.py         # 数据库操作
├── predictor.py        # 预测模型
├── main.py            # 主应用
└── requirements.txt    # 依赖清单

安装说明

克隆项目代码

创建并激活虚拟环境：

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

安装依赖：

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt

运行应用：
```
python main.py
```
访问地址：http://localhost:8000

使用指南

注册新账号或登录已有账号
进入预测页面
输入健康指标数据（支持以下指标）：
- 怀孕次数：0-17 次
- 血糖水平：70-200 mg/dL
- 血压：40-130 mm Hg
- 皮褶厚度：7-99 mm
- 胰岛素水平：0-846 mu U/ml
- 体重指数：18-67 kg/m²
- 糖尿病家族史指数：0.078-2.42
- 年龄：21-81 岁
获取即时风险预测结果
查看预测历史记录
探索数据分析和见解