基于三大分类模型的中风病人预测：实战指南

人工智能

2023-11-15 19:22:35

使用机器学习预测中风风险：挽救生命的干预措施

数据准备：为准确预测奠定基础

为了构建可靠的中风风险预测模型，我们需要高质量的数据。在我们的案例中，我们利用 Kaggle 上的中风预测数据集，其中包含超过 10,000 名患者的数据。该数据集包括人口统计信息、生活方式因素和健康状况等变量。

数据预处理是构建准确模型的关键步骤。我们处理缺失值、编码类别变量并缩放数值变量，以确保模型能够有效学习数据的潜在模式。

模型选择：寻找最佳预测器

选择合适的模型对于预测中风风险至关重要。我们评估了三种流行的分类模型：逻辑回归、支持向量机 (SVM) 和决策树。

逻辑回归： 一种线性模型，适用于二分类问题，如预测患者是否会发生中风。
支持向量机 (SVM)： 一种非线性模型，可以绘制超平面将数据点分类，提高复杂数据的预测精度。
决策树： 一种基于树状结构的模型，通过递归分割数据创建分类规则，可解释性强。

模型训练和评估：优化性能

使用网格搜索，我们优化了每个模型的超参数，以最大化预测性能。我们评估了模型的准确度、召回率、特异度和 ROC 曲线，以全面了解模型的分类能力。

比较和分析：确定最佳模型

经过训练和评估，我们发现 SVM 模型在准确度、召回率和特异度方面均表现最佳。SVM 模型在区分高危和低危患者方面表现出色，使其成为预测中风风险的理想选择。

示例代码：使用 Python 预测中风风险

以下是使用 SVM 模型预测中风风险的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('stroke_data.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()
data = pd.get_dummies(data, columns=['gender', 'ever_married', 'work_type', 'Residence_type'])

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('stroke', axis=1), data['stroke'], test_size=0.25)

# 训练 SVM 模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
print('准确度：', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('召回率：', recall_score(y_test, y_pred))
print('特异度：', f1_score(y_test, y_pred))