<hr> 自动化机器学习（TPOT优化临床试验数据）
1. 引言
在当今医疗和生物统计领域，临床试验数据的分析对评估新疗法的有用性与安全性具有重要意义。传统的数据预处理与模型构建每每需要大量人力和经验，而自动化机器学习（AutoML）技术则能够自动化这一流程，明显提高数据科学家的工作服从。TPOT（Tree-based Pipeline Optimization Tool）作为AutoML的代表工具，利用遗传编程自动搜索最优模型和数据预处理管道，为构建高性能猜测模型提供了有力支持。
本项目旨在通过TPOT对模拟天生的临床试验数据举行自动化机器学习优化。项目中，我们将天生大规模临床试验数据，数据集包含患者根本信息、分组、基线指标、治疗响应及临床结果等字段。接着，利用TPOT自动构建并优化猜测模型，比力治疗组与对照组的治疗结果。同时，为了提高大规模数据处理服从，项目中部分数值计算任务调用了GPU加快（利用cupy库）。别的，我们将Dash仪表盘与传统GUI相联合，通过Dash构建交互式仪表盘并嵌入到GUI中，实现数据加载、模型练习和结果展示的及时更新。
在本文中，我们将详细介绍以下内容：
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