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简介
世界卫生组织预计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其余发达国家，一半的死亡是因为心血管疾病。心血管疾病的晚期预后能够帮忙决定扭转高危患者的生存形式，从而缩小并发症。本钻研旨在查明心脏病最相干 / 危险因素，并应用机器学习预测总体危险。
数据筹备
起源
该数据集来自对 Framingham 居民正在进行的心血管钻研。分类指标是预测患者将来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的危险。数据集提供了患者的信息。它包含超过 4,000 条记录和 15 个属性。
变量
每个属性都是一个潜在的危险因素。有人口、行为和医疗危险因素。
人口统计：
• 性别：男性或女性（标量）
• 年龄：患者年龄；（间断 – 只管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是间断的）
行为
• 以后吸烟者：患者是否是以后吸烟者（标量）
• 每天吸烟数：此人一天内均匀吸烟的香烟数量。（能够认为是间断的，因为一个人能够领有任意数量的香烟，甚至半支香烟。）
• BP Meds：患者是否服用降压药（标量）
•中风：患者之前是否有中风（标量）
• Hyp：患者是否患有高血压（标量）
• 糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量）
• Tot Chol：总胆固醇程度（间断）
• Sys BP：收缩压（间断）
• Dia BP：舒张压（间断）
• BMI：体重指数（间断）
• 心率：心率（间断 – 在医学钻研中，心率等变量尽管实际上是离散的，但因为存在大量可能值而被认为是间断的。）
• 葡萄糖：葡萄糖程度（间断）
预测变量（预期指标）
• 10 年患冠心病 CHD 的危险（二进制：“1”示意“是”，“0”示意“否”）
心脏病预测
# 获取数据
rdaa <- read.csv（门路）# 这边能够思考减少变量收缩压与舒张压之差、形容收缩压、舒张压与高血压等级的变量
# 看数据结构
str(ata)
# 思考减少变量 bplevel
raw_data <- sqldf
# 对变量类别进行辨别
ra_da <- map
str(ra_da)
数据预处理
查看和解决缺失值
# 这里咱们应用 mice 包进行缺失值解决
aggr
matplot
由上图能够看出，除了 glucose 变量，其它变量的缺失比例都低于 5%，而 glucose 变量缺失率超过了 10%。对此的解决策略是保留 glucose 变量的缺失值，间接删除其它变量的缺失值。当初解决 glucose 的缺失值，
# 解决 glucose 列
lee_a <- subset & !is.na & !is.na & !is.na & !is.na & !is.na
# 查看 glce 与其它变量的线性相关性确定 mice 的填充策略
gcog = glm(lcse ~ .)
smry(glseg)
填充，排除不重要的变量。至于为什么不选 diaBP，次要是前面的相关性剖析中，这两个变量会造成多重共线性。
mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE)
#查看填充后果
smr(mc_od)
# 查看原始数据和插补后的数据分布状况
epot(mi_md)
sipt(mcod, pch=12)
# 填充数据
mi_t <- complete
fir_aa$loe <- miout$guose
sum(is.na(flda))
删除反复行
# 查看有无反复行并删除反复行
sum(duplicated
comd_ata <- comdta\[!duplicated(), \]查看离群点
# 查看异样值
gplot(coedta)+geom_boxplot(ae(ftr(1),age))
ggplot(copd\_dta)+geom\_boxplot(aes(factor(1cigDy))
ggplot(coea)+geom_boxplot(aes(factor(1),ttl))
ggplot(colt\_ta)+geom\_boxplot(aes(factor(1),syBP))
ggplot(comeaa)+geom_boxplot(aes(factor(1),daP))
ggplot()+gem_boxplot(aes(factor(1),BMI))
# 查看 cigsPerDay
cigs\_sub <- comled\_dta
# 查看 totChol，删除异常点
# 查看 sysBP, 删除异常点
# 查看 BMItotChol: 总胆固醇程度大于 240mg/dl 已属于十分高，故删去程度值为 600mg/dl 的记录。sysBP: 去掉收缩压为 295mg/dl 的记录
# 删除各变量离群点
competedata# 分类型变量列联剖析
ggplot+geom_boxplot
ggplot+geom_boxplot(aes,totChol,fill=TenYerCHD))
cometddata %>% fitr %>%
ggplot
由图像知，glucose 和 hearRate 变量有不显着的危险
table1=table
chisq.test
table1
table2=table
chisq.test
table3=table
chisq.test
chisq.test
ggpairs
diaBP 和 sysBP 有多重共线性的问题。
currentSmoker 变量可能不显着，上面进入模型局部。
模型
# 划分数据集
split = sample.split
train = subset逻辑回归
# 逻辑回归模型 - 应用所有变量
fultaog = glm
summary(fulog)
fldaog = glm
summary(fuatLg)
prdts = predict
glm_le <- tableACCU
随机森林
rfoel <- randomForest
# 取得重要性
imprace
# 抉择重要的因素
rfmdel <- randomForest
# 误差
plot
# 获取重要性
ggplot +
geom_bar
geom_text
这里有患病危险的误差不降反升，须要探索其中起因
# 绘制分类图像
pred<-predict
pdou_1<-predict #输入概率
table <- table
sum(diag/sum #预测准确率
plot(margin
SVM 反对向量机
# 先进行模型调优
tud <- tune.svm
summary(tud)
# 应用 turning 函数失去最佳参数设置反对向量机
mel.nd <- svm
cost=tuned$
summary(modted)
# 调用 predict 函数基于刚配置好的 SVM 模型进行类标号的预测：sm.ne.ed <- predict
sv.tuedtble <- table
sm.ue.tbe
acy.s.vm <- sum(diag)/sum
模型诊断
依据下面三个模型的后果，能够看出预测后果的类别数量散布十分不平衡
sum
sum(TeYaHD == 0)
针对这一景象，须要采取办法均衡数据集。
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