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基于Pima数据集的糖尿病预测模型 + SHAP可解释性与临床模型评估
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1. 数据预处理:医疗数据集清洗,对比MICE/KNN多种缺失值插补方案,使用SMOTE/类别权重处理样本不平衡问题。2. 分类阈值寻优:不再固定0.5默认阈值,根据任务需求(如降低漏诊率)动态调整分类阈值,权衡灵敏度与特异度。3. 模型多维评估:绘制ROC曲线、校准曲线(Calibration)、
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贝贝书遥
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医疗健康
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