关于数据挖掘:数据分享逻辑回归随机森林SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973

最近咱们被客户要求撰写对于心脏病的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

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

简介

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 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 来自对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（指标）
• 10 年患冠心病 CHD 的危险（二元：“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

点击题目查阅往期内容

R 语言逻辑回归、Naive Bayes 贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

左右滑动查看更多

01

02

03

04

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 BMI

totChol: 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

![图片]()

![图片]()

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 <- table

ACCU

随机森林

rfoel <- randomForest
# 取得重要性
imprace

相干视频：Boosting 原理与 R 语言晋升回归树 BRT 预测短鳍鳗散布

**

拓端数据部落

，赞 6

# 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

![图片]()

plot(margin

![图片]()

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。

数据获取

在上面公众号后盾回复“心脏病危险数据”，可获取残缺数据。

本文摘选 《R 语言逻辑回归、随机森林、SVM 反对向量机预测 FRAMINGHAM 心脏病危险和模型诊断可视化》，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。

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