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数据处理分析
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检测报告
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统计分析
年龄与指标相关性
散点为 IQR 清洗后的有效样本，折线为趋势线。
支持框选缩放、数据缩放、还原与导出图片；悬停可查看每个样本的精确值。
--Spearman
--Pearson
--有效 / 原始 n
--解释提示
MoCA 与指标相关性
散点为 IQR 清洗后的有效样本，折线为趋势线。
支持框选缩放、数据缩放、还原与导出图片；悬停可查看每个样本的精确值。
--Spearman
--Pearson
--有效 / 原始 n
--解释提示
同龄人参考曲线
按年龄段查看关键眼动/行为指标趋势
阴影表示最小值至最大值参考带，实线为均值，虚线为上下界。
--同龄均值
--标准差
--参考范围
--解释提示
机器学习 · 模型对比与解释
五种分组方案 / 六类模型 / Top12 特征。历史研究结果与当前部署模型分开展示。
当前：正在连接后端模型服务
👥
有效样本
183🟢
正常组
95🟠
异常组
88⚙
最优模型
随机森林◎
Accuracy
0.7596↗
AUC
0.8268建模流程
1数据预处理
2特征构建
3特征筛选
4模型训练
5交叉验证
6性能评价
7模型解释
上传受试者数据
支持 CSV / XLSX。每一行代表一名受试者，列名需包含 Top12 特征。可批量上传，也可在下方手动输入单名受试者。
尚未上传受试者数据。
数据库受试者预测：从服务器合并视图选择受试者，系统会读取该人的行为、眼动和量表特征，送入同一个后端模型接口。
真实模型预测：在“本次重训”版本中选择分组和模型。全部模型视图使用当前分组 AUC 最高模型；历史文档视图不直接预测。不会使用人为评分兜底。
未导入模型JSON。
预测使用当前选择的训练模型。E1 正类为异常，E2–E5 正类为高分组；请核对分组定义。
最终纳入特征（Top12）
单名受试者快速输入
个体预测结果
上传数据或手动输入后，这里将显示预测类别、正类概率、分类方向和主要影响因素。
受试者中风险
0.00
预测解释
模型性能 · 研究汇总
全局特征重要性 · SHAP
结论与应用价值
✓执行注意指标贡献最高
✓持续注意与视觉搜索特征具有区分度
✓模型具备较好泛化能力
✓可用于认知功能早期筛查辅助评估
注：本模块为科研辅助分析工具，预测结果不能替代临床诊断。
批量预测结果
尚无批量预测结果。上传受试者数据后将自动生成表格。
智能问答
正在检测智能问答后端...
本地知识库
正在读取本地知识库状态...
数据库管理
0 行为批次
0 眼动批次
0 图片批次
0 总受试者
暂无数据。请先在数据处理分析模块完成行为和眼动分析后，点击“合并提交行为+眼动到数据库”。
完成
所有数据分析已完成，您可以切换 Tab 查看不同分析模块的结果。