模糊排序特征选择加H2O AutoML集成，在两个公开宫颈癌数据集上取得最高95.1%准确率与98.1% AUC
该工作提出可解释的 Fuzzy Rank-H2O AutoML 框架，用模糊排序特征选择（FRFS）综合统计显著性、信息增益、临床重要性与不确定性挑选预测因子，再由 H2O AutoML 自动构建集成模型，并用 SHAP 与 LIME 提供全局与患者级解释；在两个公开宫颈癌数据集上以分层五折交叉验证评估，每折仅对训练集施加 SMOTE 以避免信息泄漏，报告的最高准确率为 95.1%、AUC 为 98.1%，优于传统机器学习模型与基线 H2O AutoML 框架。