如何用Python写出心血管疾病预测模型

本篇内容介绍了"如何用Python写出心血管疾病预测模型"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

01 数据理解

数据取自于kaggle平台分享的心血管疾病数据集，共有13个字段299 条病人诊断记录。具体的字段概要如下：

02数据读入和初步处理

首先导入所需包。

# 数据整理import numpy as np import pandas as pd # 可视化import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport plotly as py import plotly.graph_objs as goimport plotly.express as pximport plotly.figure_factory as ff# 模型建立from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier, RandomForestClassifierimport lightgbm# 前处理from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 模型评估from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.metrics import plot_confusion_matrix, confusion_matrix, f1_score

加载并预览数据集：

# 读入数据df = pd.read_csv('./data/heart_failure.csv')df.head()

03探索性分析

1. 描述性分析

df.describe().T

从上述描述性分析结果简单总结如下：

• 是否死亡：平均的死亡率为32%；

• 年龄分布：平均年龄60岁，最小40岁，最大95岁

• 是否有糖尿病：有41.8%患有糖尿病

• 是否有高血压：有35.1%患有高血压

• 是否抽烟：有32.1%有抽烟

2. 目标变量

# 产生数据death_num = df['DEATH_EVENT'].value_counts() death_num = death_num.reset_index()# 饼图fig = px.pie(death_num, names='index', values='DEATH_EVENT')fig.update_layout(title_text='目标变量DEATH_EVENT的分布')  py.offline.plot(fig, filename='./html/目标变量DEATH_EVENT的分布.html')

总共有299人，其中随访期未存活人数96人，占总人数的32.1%

3. 贫血

从图中可以看出，有贫血症状的患者死亡概率较高，为35.66%。

bar1 = draw_categorical_graph(df['anaemia'], df['DEATH_EVENT'], title='红细胞、血红蛋白减少和是否存活')bar1.render('./html/红细胞血红蛋白减少和是否存活.html')

4. 年龄

从直方图可以看出，在患心血管疾病的病人中年龄分布差异较大，表现趋势为年龄越大，生存比例越低、死亡的比例越高。

# 产生数据surv = df[df['DEATH_EVENT'] == 0]['age']not_surv = df[df['DEATH_EVENT'] == 1]['age']hist_data = [surv, not_surv]group_labels = ['Survived', 'Not Survived']# 直方图fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, bin_size=0.5) fig.update_layout(title_text='年龄和生存状态关系') py.offline.plot(fig, filename='./html/年龄和生存状态关系.html')

5. 年龄/性别

从分组统计和图形可以看出，不同性别之间生存状态没有显著性差异。在死亡的病例中，男性的平均年龄相对较高。

6. 年龄/抽烟

数据显示，整体来看，是否抽烟与生存与否没有显著相关性。但是当我们关注抽烟的人群中，年龄在50岁以下生存概率较高。

7. 磷酸肌酸激酶(CPK)

从直方图可以看出，血液中CPK酶的水平较高的人群死亡的概率较高。

8. 射血分数

射血分数代表了心脏的泵血功能，过高和过低水平下，生存的概率较低。

9. 血小板

血液中血小板（100~300）×10^9个/L，较高或较低的水平则代表不正常，存活的概率较低。

10. 血肌酐水平

血肌酐是检测肾功能的最常用指标，较高的指数代表肾功能不全、肾衰竭，有较高的概率死亡。

11. 血清钠水平

图形显示，血清钠较高或较低往往伴随着风险。

12. 相关性分析

从数值型属性的相关性图可以看出，变量之间没有显著的共线性关系。

num_df = df[['age', 'creatinine_phosphokinase', 'ejection_fraction', 'platelets',                  'serum_creatinine', 'serum_sodium']]plt.figure(figsize=(12, 12))sns.heatmap(num_df.corr(), vmin=-1, cmap='coolwarm', linewidths=0.1, annot=True)plt.title('Pearson correlation coefficient between numeric variables', fontdict={'fontsize': 15})plt.show()

04特征筛选

我们使用统计方法进行特征筛选，目标变量DEATH_EVENT是分类变量时，当自变量是分类变量，使用卡方鉴定，自变量是数值型变量，使用方差分析。

# 划分X和yX = df.drop('DEATH_EVENT', axis=1)y = df['DEATH_EVENT']from feature_selection import Feature_selectfs = Feature_select(num_method='anova', cate_method='kf') X_selected = fs.fit_transform(X, y) X_selected.head()2020 17:19:49 INFO attr select success!After select attr: ['serum_creatinine', 'serum_sodium', 'ejection_fraction', 'age', 'time']

05数据建模

首先划分训练集和测试集。

# 划分训练集和测试集Features = X_selected.columnsX = df[Features] y = df["DEATH_EVENT"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y,                                                     random_state=2020)# 标准化scaler = StandardScaler()scaler_Xtrain = scaler.fit_transform(X_train) scaler_Xtest = scaler.fit_transform(X_test) lr = LogisticRegression()lr.fit(scaler_Xtrain, y_train)test_pred = lr.predict(scaler_Xtest)# F1-scoreprint("F1_score of LogisticRegression is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2))

我们使用决策树进行建模，设置特征选择标准为gini，树的深度为5。输出混淆矩阵图：在这个案例中，1类是我们关注的对象。

# DecisionTreeClassifierclf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=5, random_state=1)clf.fit(X_train, y_train)test_pred = clf.predict(X_test)  # F1-scoreprint("F1_score of DecisionTreeClassifier is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2)) # 绘图plt.figure(figsize=(10, 7))plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, cmap='Blues') plt.title("DecisionTreeClassifier - Confusion Matrix", fontsize=15)plt.xticks(range(2), ["Heart Not Failed","Heart Fail"], fontsize=12)plt.yticks(range(2), ["Heart Not Failed","Heart Fail"], fontsize=12)plt.show()F1_score of DecisionTreeClassifier is :  0.61

使用网格搜索进行参数调优，优化标准为f1。

parameters = {'splitter':('best','random'),              'criterion':("gini","entropy"),              "max_depth":[*range(1, 20)],             }clf = DecisionTreeClassifier(random_state=1) GS = GridSearchCV(clf, param_grid=parameters, cv=10, scoring='f1', n_jobs=-1) GS.fit(X_train, y_train)print(GS.best_params_) print(GS.best_score_){'criterion': 'entropy', 'max_depth': 3, 'splitter': 'best'}0.7638956305132776

使用最优的模型重新评估测试集效果：

test_pred = GS.best_estimator_.predict(X_test)# F1-scoreprint("F1_score of DecisionTreeClassifier is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2)) # 绘图plt.figure(figsize=(10, 7))plot_confusion_matrix(GS, X_test, y_test, cmap='Blues') plt.title("DecisionTreeClassifier - Confusion Matrix", fontsize=15)plt.xticks(range(2), ["Heart Not Failed","Heart Fail"], fontsize=12)plt.yticks(range(2), ["Heart Not Failed","Heart Fail"], fontsize=12)plt.show()

使用随机森林

# RandomForestClassifierrfc = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, random_state=1)parameters = {'max_depth': np.arange(2, 20, 1) }GS = GridSearchCV(rfc, param_grid=parameters, cv=10, scoring='f1', n_jobs=-1)  GS.fit(X_train, y_train)  print(GS.best_params_) print(GS.best_score_) test_pred = GS.best_estimator_.predict(X_test)# F1-scoreprint("F1_score of RandomForestClassifier is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2)){'max_depth': 3}0.791157747481277F1_score of RandomForestClassifier is :  0.53

使用Boosting

gbl = GradientBoostingClassifier(n_estimators=1000, random_state=1)parameters = {'max_depth': np.arange(2, 20, 1) }GS = GridSearchCV(gbl, param_grid=parameters, cv=10, scoring='f1', n_jobs=-1)  GS.fit(X_train, y_train)  print(GS.best_params_) print(GS.best_score_) # 测试集test_pred = GS.best_estimator_.predict(X_test)# F1-scoreprint("F1_score of GradientBoostingClassifier is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2)){'max_depth': 3}0.7288420428900305F1_score of GradientBoostingClassifier is :  0.65

使用LGBMClassifier

lgb_clf = lightgbm.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', random_state=1)parameters = {'max_depth': np.arange(2, 20, 1) }GS = GridSearchCV(lgb_clf, param_grid=parameters, cv=10, scoring='f1', n_jobs=-1)  GS.fit(X_train, y_train)  print(GS.best_params_) print(GS.best_score_) # 测试集test_pred = GS.best_estimator_.predict(X_test)# F1-scoreprint("F1_score of LGBMClassifier is : ", round(f1_score(y_true=y_test, y_pred=test_pred),2)){'max_depth': 2}0.780378102289867F1_score of LGBMClassifier is :  0.74以下为各模型在测试集上的表现效果对比：LogisticRegression：0.63DecisionTree Classifier：0.73Random Forest Classifier: 0.53GradientBoosting Classifier: 0.65LGBM Classifier: 0.74

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