2023年中国研究生数学建模竞赛E题（六）：问题一b题：血肿扩张风险相关因素探索建模（四，模型训练推理源代码）

最新推荐文章于 2025-06-03 17:07:43 发布

旅途中的宽~

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分类专栏： 2023年华为杯研究生数学建模E题全网最详细全代码分享文章标签：数学建模华为杯分类 2023 E题特征重要性选择

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本文介绍了2023年中国研究生数学建模竞赛E题的问题一b题，关注血肿扩张风险相关因素的建模。文章详细阐述了使用决策树、支持向量机、随机森林、XGBoost和LightGBM模型进行训练的过程，并进行了模型堆叠。最后，通过随机森林模型进行预测并给出了预测步骤及结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

一、模型的训练 & 推理
二、预测结果

一、模型的训练 & 推理

import pandas as pd

data = pd.read_csv('./data/data_train.csv')
data = data.drop('Unnamed: 0', axis = 1)
data

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2023年中国研究生数学建模竞赛E题（三）：问题一b题：血肿扩张风险相关因素探索建模（一，主要是模型分析与建立）

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2023年中国研究生数学建模竞赛E题（三）：问题一b题：血肿扩张风险相关因素探索建模（一，主要是模型分析与建立）

2023年中国研究生数学建模竞赛E题（二）：问题一a题：血肿扩张风险相关因素探索建模（含模型的分析建立、求解以及源代码）

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2023年中国研究生数学建模竞赛E题（二）：问题一a题：血肿扩张风险相关因素探索建模（含模型的分析建立、求解以及源代码）

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2023年中国研究生数学建模竞赛E题（四）：问题一b题：血肿扩张风险相关因素探索建模（二，数据预处理源代码）

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2023年中国研究生数学建模竞赛E题

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1557

请以是否发生血肿扩张事件为目标变量，基于“表1” 前100例患者（sub001至sub100）的个人史，疾病史，发病相关（字段E至W）、“表2”中其影像检查结果（字段C至X）及“表3”其影像检查结果（字段C至AG，注：只可包含对应患者首次影像检查记录）等变量，构建模型预测所有患者（sub001至sub160）发生血肿扩张的概率。全体患者水肿体积随时间进展曲线（x轴：发病至影像检查时间，y轴：水肿体积，y=f(x)），计算前100个患者（sub001至sub100）真实值和所拟合曲线之间存在的残差。

2023年中国研究生数学建模竞赛E题（九）：问题二b题：血肿周围水肿建模与治疗关联性研究（理论+源代码）

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【2023年中国研究生数学建模竞赛华为杯】E题出血性脑卒中临床智能诊疗建模 Python代码分析

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赛题提供了160例（100例训练数据集+60例独立测试数据集）出血性脑卒中患者的个人史、疾病史、发病及治疗相关信息、多次重复的影像学检查（CT平扫）结果及患者预后评估,该部分信息可在“表1 患者列表及临床信息”中查询。如图1为脑出血患者CT平扫，红色为血肿区域，黄色为水肿区域。赛题提供影像学检查数据，包括各个时间点血肿/水肿的体积、位置、形状特征及灰度分布等信息。体积及位置信息可在“表2-患者影像信息血肿及水肿的体积及位置中查询。形状及灰度分布信息可在“表3-患者影像信息血肿及水肿的形状及灰度分布中查询。

2023年中国研究生数学建模竞赛E题（五）：问题一b题：血肿扩张风险相关因素探索建模（三，特征重要性源代码）

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【作品名称】：2023年中国研究生数学建模竞赛E题-出血性脑卒中临床智能诊疗建模【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ...

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出血性脑卒中临床智能诊疗建模的目标是通过对真实临床数据的分析，研究血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律，并结合临床和影像信息，预测出血性脑卒中患者的临床预后。该建模过程可以基于医学影像技术和人工智能技术进行处理和分析。在建模过程中，可以探索以下问题： 1. 哪些因素与血肿扩张风险相关？ 2. 如何利用真实临床数据和影像信息来研究血肿周围水肿的发生和演进规律？ 3. 如何结合患者个人信息、治疗方案和预后等数据，构建智能诊疗模型？ 4. 如何明确导致出血性脑卒中预后不良的危险因素？ 5. 如何实现精准个性化的疗效评估和预后预测？