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它是一种神经系统紊乱的疾病。帕金森氏症影响人体的运动。在今天的世界上，大约有100万人患有这种疾病。这是一种在大脑中产生神经退行性多巴胺的神经元的疾病。下面的系统将检测人体的帕金森症症状。该项目将由一种名为XGBoost的新机器学习算法完成。
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项目实施
该项目将在python语言的帮助下进行。在这个python库中，将使用scikit-learn、numpy、pandas和XGBoost。为实现这一目标，建立了XGB分类器模型。UCI ML帕金森病的数据集可以从互联网上免费下载。该数据集只有40 kb，由24列和195条记录组成。
采用梯度提升算法对数据集进行分类。计算了工程的精度，从而确定了结果。该项目将研究患者的症状数据，然后预测中风。该项目将读取各种数据集。这种疾病产生的神经元可以被系统追踪。系统将给出10分制的输出，然后生成结果。
python库可以从互联网上免费下载，也可以轻松导入。最后的项目将给出几乎95%的输出精度，它可以非常频繁地使用。由于这种疾病目前还无法治愈，所以只能尽早发现。它会给人体带来紊乱，因此必须加以监控。XG Boost是一个开源软件库，它是一个支持各种编程语言的环境，如c++、Java、Python、R和Julia。
MinMax Scaler将特征扩展到-1到1之间，并将信号转换为读数。因此，读数的值将决定帕金森氏症的症状。数据天赋数据集被用来向系统提供数据，它做得非常准确。因此，该项目将工作在易于操作的数据集上。
结论
这个项目将有助于建立一个好的项目，这将有很大的帮助。这个项目将需要python编程语言的良好知识。这个项目也可以被病人使用，学生也可以把它作为他们的项目。这些数据集很容易从互联网上下载，还有许多网站也提供了许多图书馆。python库，如scikit-learn, pandas, numpy等，使项目更容易实现。
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