Einführung:
In der heutigen datenreichen Welt durchläuft das Gesundheitswesen mithilfe von maschinellem Lernen einen transformativen Wandel. Eine überzeugende Anwendung dieser Technologie ist die Vorhersage von Diabetes. Wir haben ein starkes Modell erstellt, das mithilfe eines breiten Datensatzes und modernster Algorithmen vielversprechend ist, Menschen genau als Diabetiker oder nicht diabetisch zu kategorisieren. In diesem Blogbeitrag werden wir ausführlich auf unser Projekt eingehen, den Datensatz untersuchen, nach Traits suchen und die Verfahren zum Entwickeln und Testen des Vorhersagemodells skizzieren.
Den Datensatz verstehen:
Unser Datensatz mit 100.000 Datensätzen und 9 Spalten bietet eine gründliche Analyse der zahlreichen Risikofaktoren für Diabetes. Geschlecht, Alter, Blutdruck, Herzerkrankungen, Rauchergeschichte, BMI, HbA1c-Wert, Blutzuckerspiegel und Diabetesstatus sind einige dieser Faktoren. Durch die Analyse dieses Datensatzes erfahren wir wichtige Dinge über die Zusammenhänge zwischen diesen Eigenschaften und wie sie sich auf die Prävalenz von Diabetes auswirken.
Explorative Datenanalyse: Enthüllung der Muster
Um den Datensatz besser zu verstehen, starteten wir eine explorative Datenanalysereise. Durch Visualisierungen entdeckten wir faszinierende Muster und Zusammenhänge, und diese Erkenntnisse leiteten unsere projektweite Entscheidungsfindung. Wir untersuchten die Altersverteilung, analysierten den Einfluss der Rauchergeschichte auf die Diabetesprävalenz und untersuchten die Beziehungen zwischen verschiedenen Attributen mithilfe von Korrelations-Heatmaps. Diese Visualisierungen bildeten eine solide Grundlage für unsere anschließende Analyse und Modellentwicklung.
Aufbau des Modells für maschinelles Lernen
Mit einem umfassenden Verständnis des Datensatzes begannen wir mit der Erstellung unseres Vorhersagemodells. Unser Arbeitsablauf umfasste mehrere entscheidende Schritte:
1. Vorverarbeitung: Wir führten Datenbereinigungsaufgaben durch und entfernten doppelte Werte, um die Integrität des Datensatzes sicherzustellen. Darüber hinaus haben wir One-Scorching-Codierung auf kategoriale Variablen wie Geschlecht und Rauchergeschichte angewendet, sodass wir sie effektiv im Vorhersageprozess nutzen können.
2. Function Engineering: Wir haben die codierten Spalten mit anderen relevanten Options verkettet, wie z. B. Alter, Bluthochdruck, Herzkrankheit, BMI, HbA1c-Wert und Blutzuckerspiegel. Dieser Prozess ermöglichte es uns, eine umfassende Reihe von Funktionen zu erstellen, die eine genaue Diabetesvorhersage unterstützen würden.
3. Datennormalisierung: Um die Konsistenz und Vergleichbarkeit aller Funktionen sicherzustellen, haben wir MinMaxScaler zur Normalisierung der Daten eingesetzt und die Werte innerhalb eines bestimmten Bereichs skaliert. Dieser Schritt beseitigte jegliche Verzerrungen, die durch Unterschiede in der Größe der Merkmale verursacht wurden.
4. Behebung des Klassenungleichgewichts: In unserem Datensatz sind wir auf ein Klassenungleichgewicht gestoßen, mit einer deutlich höheren Anzahl von Nicht-Diabetiker-Fällen im Vergleich zu Diabetiker-Fällen. Um dieses Downside zu entschärfen, haben wir die Artificial Minority Over-sampling Method (SMOTE) eingesetzt, die auf intelligente Weise synthetische Stichproben der Minderheitsklasse generiert. Dieser Ansatz hat uns geholfen, den Datensatz auszugleichen und die Fähigkeit des Modells zu verbessern, sowohl Diabetiker als auch Nicht-Diabetiker genau zu klassifizieren.
5. Algorithmenauswahl und Hyperparameter-Tuning: Wir haben mehrere Algorithmen evaluiert, darunter logistische Regression, Entscheidungsbaumklassifikator, Random-Forest-Klassifikator und mehr. Jeder Algorithmus wurde durch die Untersuchung verschiedener Hyperparameterkombinationen verfeinert, um die optimale Konfiguration für unsere spezifische Vorhersageaufgabe zu ermitteln.
Modellbewertung und -leistung
Nachdem wir unsere Modelle trainiert und getestet hatten, haben wir ihre Leistung gründlich bewertet. Mithilfe verschiedener Bewertungsmetriken, einschließlich Verwirrungsmatrizen und Klassifizierungsberichten, haben wir Einblicke in die Stärken und Schwächen jedes Modells gewonnen. Wir haben Genauigkeit, Präzision, Erinnerung und F1-Rating bewertet, um die Vorhersagefähigkeiten des Modells umfassend zu messen. Diese strenge Bewertung ermöglichte es uns, das effektivste Modell zur Diabetesvorhersage auszuwählen.
Dimensionsreduktion mit PCA
Als letzten Schritt haben wir die Hauptkomponentenanalyse (PCA) angewendet, um die Dimensionalität unseres Datensatzes zu reduzieren und gleichzeitig wesentliche Informationen beizubehalten. Diese Technik hat uns geholfen, das Modell zu vereinfachen, ohne Einbußen bei der Genauigkeit hinnehmen zu müssen. Durch die Reduzierung der Komplexität haben wir die Effizienz und Interpretierbarkeit verbessert und unser Modell praktischer und anpassungsfähiger gemacht.
Haben Sie Fragen oder Anregungen? Melden Sie sich gerne bei uns und lassen Sie uns gemeinsam Innovationen vorantreiben!
LinkedIn-Beitrag: https://www.linkedin.com/posts/vikas-chauhan-700a7b189_notebookpdf-activity-7077143075013169153-0wId?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
Github-Hyperlink: https://github.com/vikaschauhan734/diabetes_prediction
LinkedIn Profil: https://www.linkedin.com/in/vikas-chauhan-700a7b189/
#DiabetesPrediction #MachineLearning #HealthcareAI #DataScience #PredictiveModeling
