可解释的针对老年痴呆症的AI分类器 疾病诊断:利兹大学学士学位课程 源码

可解释的AI分类用于阿尔茨海默氏病的诊断 python3 Model.py'clasisfier''classification_method''0/1(explainability)' 我所做的事情:内核函数-线性和多边形给出了最佳结果-所有数据的〜80%,但没有sMRI和ASL的甚至99%。 这是由于两个原因。 首先:后面的文件具有许多NaN值,目前,我只是删除-dropna行。 第二:神经文件具有CDR和MMRE信息,这与定义人是否患有AD几乎相同。 我应该提出一种处理缺失值的更好方法。(并且我还需要考虑如何处理Neuro文件。)MinMAxScaler将SVM的性能提高了10%。