RajdeepChoudhury/Predictive-analysis-on-alzheimers-disease

# 🧠 阿尔茨海默病预测系统 ## 📌 概述 本项目专注于使用机器学习技术对阿尔茨海默病进行预测分析。其目标是通过分析患者数据并识别表明该疾病可能性的模式，来实现早期检测和风险评估。 ## 🎯 目标 开发一个可靠且高效的模型，能够在早期阶段预测阿尔茨海默病，从而有助于及时诊断并改善医疗保健效果。 ## 🚀 功能 - 数据预处理与清洗 - 探索性数据分析 (EDA) - 特征选择与特征工程 - 多种机器学习模型 - 模型评估（准确率、精确率、召回率、F1 分数） - 用于预测的交互式 Web 应用程序 ## 🤖 机器学习模型 ### 使用的模型： - Logistic Regression - Random Forest - Support Vector Machine (SVM) ### 工作流程： 1. 数据收集 2. 数据清洗与预处理 3. 特征选择 4. 模型训练 5. 模型评估 6. 预测 根据评估指标选出表现最佳的模型，并用于 Web 应用程序中。 ## 🌐 Web 应用程序 ### 主要功能： - 通过简单的界面输入患者数据 - 阿尔茨海默病风险的实时预测 - 清晰显示预测结果 ### 使用的技术： - 前端：HTML, CSS, JavaScript - 后端：Python (Flask / Django) - 机器学习集成：Pickle / Joblib ## 🛠️ 技术栈 - Python - Pandas - NumPy - Scikit-learn - Matplotlib / Seaborn - Flask / Django

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