项目总结与完整 Python 程序
通过本项目学习，我们从医疗 AI 的基础知识出发，系统掌握了经典机器学习算法的原理与医疗应用，深入探讨了数据处理、特征工程、模型评估、可解释性、不平衡问题处理、模型融合等进阶技术，并在第 16 章中以 ICU 败血症早期预警系统为例，完整演示了从问题定义到模型部署的全流程。现在，我们将所有这些知识整合为一个统一的 Python 程序，实现败血症预测的端到端流程，包括：
- 模拟生成符合 MIMIC-III 分布的数据集
- 数据预处理与特征工程
- 多模型训练（逻辑回归、随机森林、XGBoost）
- 模型融合（Stacking）
- 超参数调优与不平衡处理
- 模型评估（AUC、PR AUC、分类报告、混淆矩阵）
- 可解释性分析（SHAP）
- 阈值选择与决策曲线
- 模型保存与简单 API 示例
该程序可直接运行（需要安装相关库），可作为医疗 AI 项目的模板。
完整 Python 程序
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