【Survival Analysis】【机器学习】【3】deepseek流程图

提交论文的时候,有的时候需要提供code 的流程图。
方法：
1 这边是直接把写好的代码放到大模型，，推荐使用deepseek.
2 然后大模型总结一下
3 根据总结出来的结果，使用proceeson, 或者ppt 美化一下
下图为deepseek的效果，其它几个都没办法用。
主要测试：豆包，文言一心，以及Kimi,以及Deepseek,通义千问
通义 - 你的实用AI助手
复制代码
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Clinical Data Preprocessing Pipeline                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            1. Load Raw Data                                   │
│                                                                               │
│  - Read CSV file                                                            │
│  - Remove completely blank rows                                              │
│  - Print initial data dimensions                                             │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            2. Validate Data                                   │
│                                                                               │
│  - Check for empty DataFrame                                                 │
│  - Verify target column exists                                               │
│  - Validate target values (0/1)                                              │
│  - Check for missing clinical features                                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            3. Data Cleaning                                  │
│                                                                               │
│  - Select predefined clinical features                                       │
│  - Fill missing values:                                                     │
│    * Categorical: mode imputation                                           │
│    * Numerical: mean imputation                                             │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            4. Feature Engineering                            │
│                                                                               │
│  - One-Hot Encoding for multi-label features (lesion_location)               │
│  - Label Encoding for categorical variables (gender, pathological_type, etc.)│
│  - Print final feature count                                                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            5. Feature Correlation Analysis                   │
│                                                                               │
│  - Calculate correlation matrix                                              │
│  - Select features with correlation > threshold (0.15)                       │
│  - Visualize significant features' correlation                               │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            6. Save Processed Data                            │
│                                                                               │
│  - Create final dataset with significant features + target                    │
│  - Save to CSV file                                                          │
│  - Print final dataset dimensions                                            │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            Error Handling                                    │
│                                                                               │
│  - FileNotFoundError: Missing input file                                     │
│  - ValueError: Data validation failures                                      │
│  - General Exception: Other processing errors                                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘