ML-Crate项目：基于机器学习的多囊卵巢综合征检测模型
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Crate 多囊卵巢综合征(PCOS)是育龄妇女常见的内分泌代谢异常疾病，早期诊断对疾病管理至关重要。本文将介绍如何利用机器学习技术构建PCOS检测模型，帮助医疗工作者进行辅助诊断。
项目背景与意义
PCOS患者通常表现为月经不规律、多毛症、痤疮等症状，并伴有胰岛素抵抗等代谢异常。传统诊断主要依靠临床症状、激素检测和超声检查，存在主观性强、诊断标准不统一等问题。机器学习模型能够整合多种临床指标，提供客观、一致的诊断参考。
数据集构建
项目采用来自Kaggle的PCOS数据集，包含以下关键特征维度：
- 人口统计学特征：年龄、体重指数(BMI)、腰臀比等
- 临床症状：月经周期规律性、多毛评分、痤疮情况等
- 实验室指标：黄体生成素(LH)、卵泡刺激素(FSH)、睾酮等激素水平
- 超声检查结果：卵巢体积、卵泡数量等
数据预处理阶段需要进行缺失值处理、异常值检测、特征标准化等工作，确保数据质量。
模型架构设计
项目实现了十种经典机器学习分类器进行PCOS预测：
- 决策树与随机森林：适合处理非线性关系，可解释性强
- 逻辑回归：基线模型，适合线性可分问题
- XGBoost与梯度提升：集成学习方法，预测性能优异
- 正则化模型(Lasso/Ridge)：防止过拟合，提高泛化能力
- K近邻(KNN)：基于相似度度量，无需复杂训练
- 朴素贝叶斯：概率模型，计算效率高
- 多层感知器(MLP)：神经网络结构，可学习复杂模式
模型评估与优化
采用交叉验证评估模型性能，主要指标包括：
- 准确率、召回率、F1分数
- ROC曲线与AUC值
- 混淆矩阵分析
通过网格搜索或随机搜索进行超参数调优，比较各模型在测试集上的表现，选择最优模型部署。
应用前景
该模型可作为临床决策支持系统的一部分，帮助医生：
- 提高PCOS早期诊断率
- 减少漏诊和误诊
- 为患者提供个性化治疗建议
未来可扩展方向包括：
- 开发Web应用接口，便于临床使用
- 整合电子病历系统实现自动化筛查
- 加入更多维度的生物标志物提升预测精度
通过这个开源项目，开发者可以学习医疗数据分析的全流程，包括数据预处理、特征工程、模型构建与评估等关键环节，为医疗AI应用开发积累宝贵经验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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