提高慢性肾病检测效率：微调CatBoost和自然启发算法与可解释人工智能

本研究旨在解决传统慢性肾病（CKD）诊断方法在资源有限环境下的局限性。通过评估多种机器学习模型，研究发现微调后的CatBoost模型具有最佳表现，准确率达98.75%。该研究展示了先进机器学习技术在CKD检测中的潜力，尤其是在需要及时正确诊断的低收入和中等收入医疗环境中。