Projekt- und Datensatzverknüpfung : https://github.com/omkargupta333/Diabetes_Prediction/tree/essential
Einführung:
Die Vorhersage von Diabetes ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die von der Leistungsfähigkeit maschineller Lernalgorithmen stark profitieren kann. In diesem Weblog werden wir die Anwendung von Assist Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF)-Algorithmen sowie leistungsstarken Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Scikit-Be taught zur Vorhersage von Diabetes untersuchen. Wir werden einen Datensatz mit 768 Proben und 9 Spalten verwenden, einschließlich Schwangerschaften, Glukose, Blutdruck, Hautdicke, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction und Alter.
Datenvorverarbeitung und Bibliotheken:
Zu Beginn unserer Analyse werden wir Pandas und Numpy-Bibliotheken für eine effiziente Datenverarbeitung und -manipulation nutzen. Diese Bibliotheken bieten nützliche Funktionen zum Laden und Bearbeiten von Datensätzen, z. B. zum Löschen unnötiger Spalten wie „Consequence“, das die Zielvariable darstellt.
Aufteilen der Daten:
Als Nächstes verwenden wir die Funktion train_test_split aus dem model_selection-Modul von scikit-learn, um die vorverarbeiteten Daten in Trainings- und Testsätze aufzuteilen. Diese Funktion ermöglicht es uns, einen bestimmten Prozentsatz der Daten für das Coaching der Modelle (z. B. 80 %) und den verbleibenden Prozentsatz für die Bewertung ihrer Leistung (z. B. 20 %) bereitzustellen.
Um Assist Vector Machines (SVM) anzuwenden, verwenden wir das SVM-Modul von scikit-learn, das eine effiziente Implementierung von SVM-Algorithmen ermöglicht. Mithilfe des SVM-Klassifikators aus diesem Modul können wir ein Modell anhand der vorverarbeiteten und standardisierten Trainingsdaten trainieren. Um die Leistung des Modells zu optimieren, können Hyperparameter wie die Wahl des Kernels und die Regularisierungsparameter optimiert werden. Nach dem Coaching können wir anhand der Testdaten Vorhersagen treffen und die Genauigkeit des Modells bewerten.
Random-Forest-Algorithmus:
Für den RF-Algorithmus nutzen wir die RandomForestClassifier-Klasse aus dem Ensemble-Modul von scikit-learn. Mit dieser Klasse können wir ein Ensemble von Entscheidungsbäumen erstellen und diese anhand der vorverarbeiteten und standardisierten Trainingsdaten trainieren. Hyperparameter wie die Anzahl der Bäume können angepasst werden, um die Leistung zu optimieren. Das RF-Modell kann dann verwendet werden, um Diabetes anhand der Testdaten vorherzusagen, und seine Genauigkeit kann bewertet werden.
Modellbewertung:
Um die Leistung von SVM- und RF-Modellen zu bewerten, verwenden wir die Metrik „precision_score“ aus dem Metrikmodul von scikit-learn. Diese Metrik liefert ein Maß dafür, wie genau die Modelle Fälle als Diabetiker oder Nicht-Diabetiker klassifizieren. Durch den Vergleich der Genauigkeitswerte beider Modelle können wir bestimmen, welcher Algorithmus für die Diabetesvorhersage in unserem spezifischen Datensatz besser abschneidet.
Abschluss:
In diesem Weblog haben wir die Anwendung von SVM- und RF-Algorithmen zur Diabetesvorhersage mithilfe leistungsstarker Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Scikit-Be taught untersucht. Durch die Nutzung dieser Bibliotheken konnten wir die Daten effizient vorverarbeiten, die Funktionen standardisieren, die Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen und die Genauigkeit unserer Modelle bewerten. Algorithmen für maschinelles Lernen haben in Kombination mit diesen Bibliotheken das Potenzial, die Diabetesvorhersage erheblich zu verbessern und ein effektives Gesundheitsmanagement zu unterstützen.
Projekt- und Datensatz-Hyperlink: https://github.com/omkargupta333/Diabetes_Prediction/tree/main
