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ParkinsonsPredictor通过运用两种不同的分类方法，旨在预测个体是否患有帕金森病。

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简介：
帕金森预测因子项目构成了一项旨在拓展我通过实践探索机器学习理论知识的教育性学习计划。 在此笔记本电脑中，您将能够观察到我运用两种不同的分类方法，尝试基于存储库中同样可获取的数据集，来预测个体是否可能罹患帕金森氏病。 相关的资讯与技术信息来源于公开的机器学习、深度学习以及Pandas课程，这些课程可在Kaggle平台上找到。

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  • ParkinsonsPredictor：采用两种不同分类方法预测帕金森病患者
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    ParkinsonsPredictor是一款创新应用，运用多种分类算法精准预测帕金森病发展情况，助力医疗界早期诊断与治疗。 帕金森预测因子项目是一个教育性质的计划，旨在通过动手实践的方式加深我对机器学习的理解。在这个笔记本里，我将展示使用两种不同的分类方法来尝试根据数据集判断一个人是否患有帕金森病的过程。这些信息和知识主要来源于公共kaggle课程中关于机器学习、深度学习以及熊猫的相关内容。
     
  • 帕金森病患者数据
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    本数据集专注于收集和整理帕金森病患者的医疗信息与生理指标，旨在支持医学研究、疾病预测模型开发及治疗方案优化。 帕金森患者数据包含有关帕金森病患者的详细信息。这些数据对于研究疾病的发展、治疗效果以及改善患者的生活质量至关重要。通过分析这些数据，研究人员能够更好地理解疾病的各个方面，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 帕金森病患者的音频资料库
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    帕金森病患者的音频资料库是一个专为帕金森病患者及其家属设计的信息平台，提供丰富的音频资源、实用建议和医疗资讯，帮助提升患者的生活质量。 PD数据库包括训练数据集和测试数据集两部分。训练数据来源于伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系的20名帕金森病患者（PWP）及20名健康对照者，其中女性6人、男性14人以及女性和男性各10人。所有参与者提供了多种类型的录音样本共26个，包括持续元音、数字发音、单词和短句等。 从每个语音样本中提取了26种线性和基于时间-频率的特征，并且每位患者的UPDRS分数（统一帕金森病评分量表）也被纳入数据集。因此，该数据库不仅适用于分类任务，还可以用于回归分析。 在完成训练数据集收集和初步实验之后，在相同条件下通过同一医生进行检查过程来获取独立测试样本。具体而言，28名帕金森病患者被要求分别说出持续元音a和o各三次，总共产生了168个录音片段。这些语音样本同样提取了相同的26种特征。 该数据集可以作为独立的验证集用于评估在训练集中获得的结果的有效性。
     
  • 基于步态分析的帕金森氏病检测研究：运用步态数据识别患者病情，并进一步通过数据分析提供有效支持...
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    本研究聚焦于利用步态分析技术来诊断和监测帕金森病。通过对患者的行走模式进行详细的数据采集与分析，旨在开发一种精准有效的疾病识别方法，为临床治疗提供科学依据和支持。 对帕金森病（PD）患者与对照对象的步态分析显示了两者之间的差异。利用Phisonet提供的Gaitpdb数据库中的数据进行研究，在每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力(VGRF)。通过应用7种统计函数，包括最小值、最大值、均值、中位数、标准差、偏度和峰度，将超过300万个元组压缩为310个元组。最终，利用各种机器学习技术（如逻辑回归、决策树、随机森林支持向量机(线性核函数)和支持向量机(RBF核函数)等）应用于转换后的数据集以实现帕金森病的检测。
     
  • 帕金森病数据集
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    帕金森病数据集包含患者的临床评估与运动测试结果，用于研究和开发辅助诊断及预测疾病进展的模型。 Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集
     
  • 使用sklearn进行学习——通过线性回归预测糖尿病患者是否会患上癌症（Python）
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    本教程将指导读者利用Python的sklearn库，运用线性回归模型来分析糖尿病患者的医疗数据，旨在预测其患癌风险。通过实践学习数据分析与机器学习的基础知识。 分类与回归都属于监督学习方法。它们的区别在于： - 分类：用于预测有限的离散值，例如是否患有癌症（0或1），或者识别手写数字为0到9中的一个。 - 回归：用于预测实数值，如根据房子的面积、地段和房间数等特征来预测房价。 LinearRegression 拟合带有系数 w = (w1, …, wp) 的线性模型，使得数据集的实际观测值与估计值之间的残差平方和最小。其数学表达式为： 在进行预测之前，需要先查看一下数据集。
     
  • Kaggle-Parkinsons: 我的帕金森病预测竞赛参赛记录...
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    本文记录了作者在Kaggle平台上参加的一场关于帕金森病预测的数据科学竞赛的心得和经历。通过分析相关数据，运用机器学习模型，旨在提高对帕金森病早期诊断的准确性。 我的 Kaggle 竞赛解决方案是通过智能手机数据预测帕金森病的进展。
     
  • 帕金森病诊断数据集
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    帕金森病诊断数据集包含了用于识别和分析帕金森病特征的医疗记录及声音样本，旨在辅助科研人员开发精准诊断工具。 帕金森疾病是一种慢性进展性的神经系统疾病，主要影响大脑中的多巴胺神经元，导致运动障碍如震颤、僵直、动作缓慢及不自主的动作。该数据集为我们提供了一个宝贵的资源来研究并开发帕金森疾病的诊断模型。 此数据集中包含了188名患者的记录，这使我们能够进行统计分析，并探索不同性别（男性107人和女性81人）以及年龄范围（33至87岁）之间是否存在显著差异。这些信息对于理解帕金森病的性别分布及年龄趋势至关重要，在数据分析过程中可能需要对年龄与性别的数据进行编码，以便将其作为预测模型中的输入特征。 pd_speech_features.csv 文件名表明该数据集涉及语音特征相关的信息。帕金森患者常出现言语障碍如声音低沉、断续或语速减慢等现象，这些变化可以通过分析患者的语音信号来量化。例如，可能包含的特征有： 1. **基频（Pitch）**：音高的高低，帕金森病患者通常表现为较低的声音。 2. **能量（Energy）**：声音的响度大小可能会受到影响而减少。 3. **韵律（Proportion of speech）**：说话时连贯性的变化，帕金森患者可能在讲话中出现停顿现象。 4. **音质稳定性（Jitter and Shimmer）**：指音调和振幅的变化情况，这些对于诊断具有重要意义。帕金森病可能导致不规则的波动性增加。 5. **清晰度（Dysarthria）**：语音表达的准确性可能会因肌肉控制问题而受损。 6. **停顿时间（Pause duration）**：帕金森患者可能在句子之间有较长的间歇。 通过对这些特征进行分析，我们可以构建机器学习模型如支持向量机、随机森林或深度学习模型（例如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN），以识别和诊断帕金森病。需要对数据执行预处理步骤，包括缺失值处理、异常值检测及标准化等操作后，将数据划分为训练集、验证集与测试集用于后续的模型训练、参数调优及性能评估。 评价指标可能包含准确率、召回率以及F1分数和AUC-ROC曲线等。这些可以帮助我们理解模型在识别帕金森病患者方面的表现情况，并且为了防止过拟合，可以使用交叉验证和正则化技术。 通过深入研究语音特征，不仅可以创建一个诊断工具，还可以为早期发现及治疗帕金森提供有价值的见解。未来的研究可能会结合其他生物标志物如基因表达数据或运动功能测试结果等信息以提高诊断的准确性和全面性。该数据集为我们提供了新的视角来探索和理解帕金森病，并有望推动医疗领域的进步和发展。
     
  • 基于机器学习的帕金森氏病预测研究论文
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    本研究论文探索了利用机器学习技术来提高对帕金森病早期诊断和预测的准确性，旨在为临床治疗提供新思路。 帕金森病（PD）已成为全球公共卫生领域的重要问题，并且其发病率正在上升，在许多国家造成了影响。因此，在疾病早期进行预测变得至关重要，因为该疾病的症状通常在患者进入中年或更晚阶段才会显现出来，这使得研究者的工作尤为艰难。为此，本项工作聚焦于帕金森病患者因病情导致的语音清晰度问题，并运用多种机器学习技术（包括自适应增强、装袋法、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林和线性回归）来构建预测模型。 这些分类器的表现通过一系列指标进行了评估，如准确性、接收者操作特性曲线(ROC)以及灵敏度、精确性和特异性等。最后，采用Boruta特征选择技术在所有可能影响帕金森病的特征中确定了最重要的几个因素。