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本节介绍：对于交叉学科临床数据的一个完整流程复现，包含视频讲解。数据采用模拟数据，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，，仅供参考。 为单独付费项目
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✨ 项目流程 ✨
项目为从临床数据的预处理到模型构建和解释的完整过程。首先，针对临床数据中的缺失值进行填充处理，区分连续性和分类变量，并使用适当的填补方法（如KNN和众数填补）。接着，使用Boruta方法进行特征筛选，并引入基于随机森林的递归特征筛选（RFE）方法进一步优化特征选择，最终确定最优特征。然后，构建多种机器学习模型（如支持向量机、XGBoost、LightGBM、逻辑回归、随机森林和多层感知机），并通过GridSearchCV进行超参数调优，评估各模型的表现。最终，选择随机森林作为最优模型，并使用SHAP值对其进行模型解释，展示了特征对预测结果的贡献。最后，基于最优模型构建Web应用程序，提供单样本的SHAP力图，帮助用户理解模型的决策过程，最终的目的是使读者理解到如何通过该项目替换数据，将其应用于自己的项目中，并根据自己的需求进行调整与优化。
✨ 数据预处理 ✨
临床数据往往并不是完美的，通常会存在缺失值（如可视化中的白色代表该样本数据缺失），可能由于数据采集时的遗漏、错误或者其他因素。当遇到这些缺失值时，需要对数据进行填充处理，以保证后续分析的准确性和完整性。对于缺失值的填补方法，分类变量（如性别、疾病状态等）和连续性变量（如年龄、BMI等）的处理方法是不同的。连续性数据通常可以使用KNN等方法进行填充，而分类数据则通常采用众数填补的方式，以保持数据的一致性和代表性。这些处理方法有助于避免因为缺失值导致的偏差或分析问题
✨ 特征筛选 ✨
当数据集质量较好时，接下来的任务就是进行特征筛选。临床数据的特征往往较多，而且模型性能会随着特征的变化而波动，因此在一定的特征数量下进行数据分析变得尤为重要。这里，我们通过Boruta方法进行初步的特征筛选。然而，Boruta方法有可能会产生一些不确定的特征（即Tentative特征），在图中，蓝色标记的特征（如SystolicBP、LeftAtrialDiam、AtrialFibrillationType、NtproBNP）为已选中特征，红色标记的特征为被拒绝特征，而黄色标记的特征（如Age）为暂定特征
因此，接下来将引入基于随机森林的递归特征筛选方法，以进一步优化特征选择过程
可以发现，Boruta方法选择的特征是基于随机森林的递归特征筛选（RFE）方法的子集，包括以下特征：
'NtproBNP', 'BMI', 'LeftAtrialDiam', 'AFCourse', 'AtrialFibrillationType', 'SystolicBP', 'Age', 'AST'
✨ 模型构建 ✨
最后，通过筛选的特征构建支持向量机、XGBoost、LightGBM、逻辑回归、随机森林和多层感知机多种机器学习模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。随后，在训练集、测试集和外部验证集上，分别绘制了ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）曲线，并计算了相应的置信区间，以下为参考文献资料
最后，计算各个模型的详细评价指标，包括准确率、敏感性、精确度、特异性、F1分数和AUC，以便评估最优模型
最终确定最优模型为随机森林（RF）
✨ 模型解释 ✨
这里针对最优模型（随机森林）进行模型解释，使用SHAP值分析各特征对模型输出的影响，并通过SHAP图展示各特征的重要性及其对预测结果的贡献
以下为参考文献资料
✨ Web构建 ✨
最后，基于最优模型（随机森林）构建Web应用程序，能够返回单个样本的SHAP力图。在该应用中，通过输入样本特征值（如年龄、血压、AST等），系统可以预测该样本是否需要进行心脏复律，并提供相应的SHAP力图以展示各特征对预测结果的影响。SHAP力图的作用是帮助理解每个特征如何影响模型的预测结果，展示了每个特征值的偏移对最终预测的贡献，使得模型的决策过程更加透明，便于进一步的分析与解释
详细的解读、参考文献以及如何替换数据并将其转化为适用于自己的项目，将在视频中详细说明
✨ 该文章案例 ✨
在完整项目压缩包中，将对案例进行逐步分析包括视频讲解等，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。
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