Als Leiter des Assistenzteams von Crew Plotly, gegründet von Hamoye bei Hamoye Internship. Ich freue mich sehr, die unglaubliche Reise zu teilen, die wir während des Premier-Projekts des HDSC-Spring-23-Programms begonnen haben. Unser Projekt drehte sich um die Vorhersage chronischer Nierenerkrankungen mithilfe fortschrittlicher datenwissenschaftlicher Techniken. In diesem Artikel werde ich einen Überblick über unser Projekt geben und dabei die Problemstellung, die Datenerfassung und -analyse, die Vorverarbeitungsschritte, die Modellentwicklung und -bewertung sowie den aufregenden Second der Modellbereitstellung hervorheben. Begleiten Sie mich auf unserer bemerkenswerten Reise zur Nutzung der Datenwissenschaft für bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen.
Problemstellung
Unser Projekt zielte darauf ab, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, das Fälle chronischer Nierenerkrankungen auf der Grundlage verschiedener medizinischer Indikatoren und Patientendaten genau identifizieren kann. Chronische Nierenerkrankungen sind ein kritischer Gesundheitszustand, von dem Millionen Menschen auf der ganzen Welt betroffen sind, und die Früherkennung spielt eine entscheidende Rolle für eine wirksame Behandlung und Behandlung.
Datenerfassung
Für unser Projekt haben wir den Datensatz von erhalten UCI-Repository für maschinelles Lernen, was uns eine reichhaltige und vielfältige Datensammlung lieferte. Der Datensatz besteht aus 400 Zeilen und 25 Spalten und umfasst ein breites Spektrum relevanter medizinischer Merkmale. Zu diesen Merkmalen gehören Alter, Blutdruck, spezifisches Gewicht des Urins, Albumin im Urin, Zucker im Urin und verschiedene andere Variablen, die für die Vorhersage einer chronischen Nierenerkrankung von entscheidender Bedeutung sind. Die Verfügbarkeit dieses intestine kuratierten Datensatzes diente als solide Grundlage für unsere nachfolgenden Analyse- und Modellierungsbemühungen.
Explorative Datenanalyse (EDA)
In der Part der explorativen Datenanalyse haben wir uns eingehend mit dem Datensatz befasst, um Einblicke in die Beziehungen zwischen Variablen zu gewinnen und Muster zu identifizieren. Wir haben die Daten mithilfe der leistungsstarken Visualisierungsfunktionen von Seaborn und Matplotlib visualisiert und dabei wertvolle Informationen über die Verteilung von Merkmalen, Korrelationen und potenziellen Ausreißern aufgedeckt. Dieser EDA-Prozess ermöglichte es uns, in den nachfolgenden Schritten unseres Projekts fundierte Entscheidungen zu treffen.
Einer der EDA über die Beziehungen zwischen Variablen
Datenbereinigung und Vorverarbeitung
Während der Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungsphase führten wir wesentliche Aufgaben durch, um den Datensatz für die Modellierung vorzubereiten. Dazu gehörte die Kodierung kategorialer Variablen mit dem LabelEncoder von scikit-learn, die Erstellung neuer Options durch Characteristic Engineering, die Trennung der Characteristic-Matrix von der Zielvariablen, der Ausgleich der Zieldaten mittels zufälliger Unterabtastung und die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze. Diese Schritte waren entscheidend, um sicherzustellen, dass der Datensatz für die nachfolgende Modellentwicklung und -bewertung angemessen formatiert und optimiert wurde.
Modellentwicklung und -bewertung
In der Modellentwicklungs- und Evaluierungsphase haben wir mehrere Klassifizierungsmodelle zur Vorhersage chronischer Nierenerkrankungen trainiert und evaluiert. Es wurden Modelle wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting und Assist Vector Machines verwendet. Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Rating wurden verwendet, um die Leistung dieser Modelle zu bewerten. Nach sorgfältiger Bewertung erwies sich der Random Forest Classifier als das leistungsstärkste Modell, das die höchste Genauigkeit aufwies und seine Wirksamkeit bei der genauen Klassifizierung von Fällen chronischer Nierenerkrankungen unter Beweis stellte. In dieser Part konnten wir das am besten geeignete und zuverlässigste Modell für unsere Vorhersageaufgabe auswählen.
Grafische Darstellung des Modells
Modellbereitstellung
Einer der Höhepunkte unseres Projekts warfare der erfolgreiche Einsatz unseres Vorhersagemodells. Wir nutzten das Streamlit-Framework, ein leistungsstarkes Device zum Erstellen interaktiver Webanwendungen, um eine benutzerfreundliche Oberfläche zu erstellen. Unsere bereitgestellte Webanwendung ermöglichte es Benutzern, relevante Informationen einzugeben und Echtzeitvorhersagen für chronische Nierenerkrankungen zu erhalten. Dieser Einsatz demonstrierte die praktische Anwendbarkeit unseres Modells und seine potenziellen Auswirkungen im Gesundheitswesen und stellte ein wertvolles Instrument zur Früherkennung und Prävention dar.
Unsere Reise als Crew Plotly im HDSC-Spring-23 Premier Mission zur Vorhersage chronischer Nierenerkrankungen warfare einfach bemerkenswert. Von der Problemstellung über die Datenerfassung, explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modellentwicklung und -bewertung bis hin zur Modellbereitstellung haben wir den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft durchlaufen. Dieses Projekt hat nicht nur unsere technischen Fähigkeiten verbessert, sondern auch ein tiefes Erfolgserlebnis und Wertschätzung für die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft bei der Bewältigung kritischer Herausforderungen im Gesundheitswesen geweckt.
Ich bin sehr stolz auf die gemeinsame Anstrengung und das Engagement, die Crew Plotly während dieses Projekts gezeigt hat. Unsere erfolgreiche Präsentation am 24. Juni 2023 warfare ein Beweis für unsere harte Arbeit, Leidenschaft und unser Engagement, die Datenwissenschaft für constructive Veränderungen zu nutzen.
Wenn Sie mehr über unser Projekt erfahren möchten oder Fragen zu unserem Ansatz und unseren Ergebnissen haben, können Sie sich gerne an mich wenden. Lasst uns weitermachen LinkedIn, TwitterUnd Github und erweitern Sie weiterhin die Grenzen der Datenwissenschaft für eine bessere Zukunft.
Hyperlink zum Projekt-Repository auf Github: Hamoye-Projekt-Chronische-Nierenerkrankung
