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Model Liver Disease Prediction

gianlabによって開発
これはExtraTreesClassifierに基づく肝疾患予測モデルで、患者の生理学的指標に基づいて肝疾患の有無を予測します。
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リリース時間 : 3/7/2024

モデル概要

このモデルはKaggleコンペティションのデータセットで訓練され、患者の年齢、性別、および複数の血液検査指標を入力として使用し、患者が肝疾患であるかどうかを予測します。モデルの精度は83.65%です。

モデル特徴

高精度
モデルはテストセットで83.65%の精度とF1スコアを達成
解釈可能性
決定木ベースのモデル構造により、ある程度の特徴重要度の解釈が可能
軽量
モデルはpickle形式で保存され、展開と使用のリソース要件が低い

モデル能力

医療予測
テーブルデータ分類
二値分類タスク

使用事例

医療健康
肝疾患スクリーニング
患者の生理学的指標を通じて潜在的な肝疾患患者を迅速にスクリーニング
精度83.65%、再現率83.62%
健康リスク評価
患者の肝疾患リスクを評価し、臨床判断を支援
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