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Model Liver Disease Prediction
這是一個基於ExtraTreesClassifier的肝病預測模型，用於根據患者的生理指標預測是否患有肝病。
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發布時間 : 3/7/2024
模型概述
該模型基於Kaggle競賽中的數據集訓練，使用患者的年齡、性別及多項血液檢測指標作為輸入，預測患者是否患有肝病。模型準確率為83.65%。
模型特點
高準確率
模型在測試集上達到83.65%的準確率和F1分數
可解釋性
基於決策樹的模型結構提供一定程度的特徵重要性解釋
輕量級
模型以pickle格式存儲，部署和使用資源需求低
模型能力
醫療預測
表格數據分類
二分類任務
使用案例
醫療健康
肝病篩查
通過患者生理指標快速篩查潛在肝病患者
準確率83.65%，召回率83.62%
健康風險評估
評估患者肝病風險，輔助臨床決策
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