数据处理流程：收集、预处理、特征工程与模型优化

# 数据处理流程
## 数据收集与预处理
### 多渠道采集
- 回溯病例筛选
- 多系统采集数据
- 双人核对录入
- 数据来源多样性
### 数据预处理
- 标准化数值
  - Z-score 标准化
  - Min-Max 归一化
- 缺失值处理
  - 删除缺失数据
  - 插值法填充
  - 使用模型预测缺失值
- 异常值处理
  - 箱线图检测法
  - Z-score 方法
  - IQR 方法
## 特征工程与模型选择
### 特征筛选
- 相关性分析
  - 热力图展示
  - Pearson 相关系数
- 检验评估
  - 单变量检验
  - 方差分析 (ANOVA)
- 多种算法筛选
  - Lasso 回归
  - 决策树
  - 随机森林的特征重要性
### 模型构建
- 选定多种模型
  - 线性回归
  - 支持向量机
  - 深度学习模型
- 调优各模型参数
  - 网格搜索
  - 随机搜索
  - 贝叶斯优化
## 模型训练与优化
### 数据划分
- 划分训练测试集
  - 训练集与测试集比例
  - 验证集的设置
- 训练集分层交叉验证
  - K折交叉验证
  - 留一法验证
### 训练评估
- 初始化训练
  - 超参数初始化
  - 学习率调整
- 指标评估
  - 精确率与召回率
  - F1-score
  - ROC曲线与AUC值
- 调整优化
  - 学习率衰减
  - 模型集成方法
  - 超参数回调机制