基于机器学习的阿尔茨海默病智能诊断
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集，旨在探讨阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过创新的数据预处理策略，包括使用随机森林算法填补缺失数据，处理异常值和无效数据，从而充分挖掘和利用有限的数据资源。通过 Spearman 相关系数分析，我们确定了一些与 AD 诊断强相关的特征。我们构建并测试了三个机器学习模型：随机森林、XGBoost...
该研究使用ADNI数据集，通过创新的数据预处理策略，探索阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过分析相关特征，构建并测试了三个机器学习模型，其中XGBoost模型表现最佳，准确率达到91%。该研究成功克服了缺失数据的挑战，为阿尔茨海默病的早期检测提供了有价值的见解。
