本工具是一款专业的 冠心病(CHD)预测模型比较研究助手, 专注于 传统统计方法 机器学习算法 中西医结合 领域的预测模型构建与对比。 通过智能分析临床特征与中医证候数据,自动生成模型性能评估报告, 助力研究人员找出最优的 冠心病风险预测模型。
建议同时采用传统方法(如Logistic回归)与现代机器学习算法(如XGBoost、随机森林)进行对比,以捕捉非线性关系。
综合使用AUC曲线、敏感度、特异度及 calibration plot 来全面评估模型的预测性能与临床适用性。
请确保输入的数据已进行预处理,AI将根据描述指导特征工程与数据清洗步骤。
工具支持将中医证候要素(如舌脉、症状)作为特征变量纳入模型,对比其与西医指标联合后的预测效能。