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临床决策支持：动物风险评估_（7）.案例分析与实践操作.docx

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    案例分析与实践操作

    在上一节中，我们介绍了如何利用数据和统计方法进行动物风险评估的基本步骤。本节将通过具体的案例分析和实践操作，进一步探讨如何利用人工智能技术来提高风险评估的准确性和效率。我们将使用Python编程语言和一些常见的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，来实现这些案例。

    案例1：基于机器学习的宠物健康风险评估

    1.1数据收集与预处理

    首先，我们需要收集相关的数据。这些数据通常包括宠物的年龄、品种、性别、体重、生活习惯、医疗历史等。假设我们已经从一个宠物医院获得了这些数据，数据格式如下：

    importpandas

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