疾病预测分析系统旨在利用现代数据分析技术和机器学习算法，帮助医疗机构和研究人员对疾病的发生和发展进行预测和分析，从而提高疾病防控和治疗的效率。该系统主要包括数据收集与处理、模型训练与评估、以及预测结果展示等模块。
整个项目采用模块化设计，主要包括以下几个核心模块：
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数据处理模块：
- manage.py：用于项目的管理，包括启动服务器、执行数据库迁移等。
- 绘图.py：负责数据的可视化，生成用于分析的各种图表。
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核心逻辑模块：
- views.py：定义了系统的视图，处理来自前端的请求，并调用相应的逻辑进行处理。
- urls.py：定义了系统的URL路由，将URL映射到相应的视图函数。
- settings.py：配置文件，包含数据库连接、静态文件路径、安装的应用等配置信息。
- asgi.py 和 wsgi.py：ASGI和WSGI配置文件，用于配置异步和同步的应用服务器网关接口。
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模型与算法模块：
- 该模块包括用于训练和评估机器学习模型的代码，通常会包含数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等步骤。
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数据收集与处理：
- 从各种数据源（如医院数据库、公共健康数据集等）收集疾病相关数据。
- 数据清洗与预处理，包括处理缺失值、标准化数据等。
- 数据可视化，通过生成图表展示数据的分布和趋势。
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模型训练与评估：
- 使用机器学习算法（如回归分析、决策树、随机森林等）对疾病数据进行建模。
- 评估模型的性能，选择最佳模型用于预测。
- 模型训练过程中可以调整参数、选择不同的特征组合，以提高模型的准确性。
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预测与展示：
- 使用训练好的模型对新数据进行预测，输出预测结果。
- 预测结果通过前端页面展示，用户可以直观地查看预测的疾病趋势和可能的高风险人群。
- 系统支持生成预测报告，帮助医疗机构制定防控措施。
- 模块化设计：项目结构清晰，模块间解耦，便于维护和扩展。
- 数据可视化：通过图表展示数据和预测结果，增强用户的理解和决策支持。
- 机器学习模型：利用先进的机器学习算法，提高预测的准确性和可靠性。
- 用户友好：系统界面设计简洁，用户可以方便地操作和查看预测结果。
- manage.py：Django项目的管理文件，用于执行各种管理命令。
- 绘图.py：负责数据可视化的Python脚本，生成图表以帮助分析数据。
- views.py：定义了处理HTTP请求的视图函数，负责接收请求、调用模型进行预测并返回响应。
- urls.py：定义URL路由，将用户的请求映射到相应的视图函数。
- settings.py：包含项目的配置信息，如数据库设置、静态文件路径、已安装的应用等。
- asgi.py 和 wsgi.py：配置文件，用于设置异步和同步的服务器网关接口，确保项目可以在不同的服务器环境中运行。
疾病预测分析系统通过整合数据处理、机器学习和数据可视化技术，提供了一个强大的工具，帮助医疗机构提高疾病预防和治疗的效率。该系统的模块化设计和用户友好界面，使其具有很好的扩展性和易用性。
conda create -n ill python=3.7.5
conda activate ill
pip install -r requirements.txt --proxy=http://127.0.0.1:7890