数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断

1.数据预处理与质量控制： 目的：确保数据的完整性和准确性，为后续的分析和建模提供可靠的基础。 具体操作：通过识别并填补缺失值，解决数据不完整的问题，减少因数据缺失导致的偏差。 2.探索性数据分析（EDA）： 目的：理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系，为后续建模提供洞察。 具体操作：通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比，揭示潜在的患病风险因素，为模型特征选择提供依据。 3.分类建模与评估： 目的：构建并评估能够有效预测肝病患者状态的机器学习模型。 具体操作： 使用逻辑回归、决策树、随机森林三种不同的分类算法进行建模，通过比较这些模型的Recall（召回率）、Precision（精确率）和F1值（两者的调和平均），评估各模型的性能。 4.选择表现最优的模型（在本例中是随机森林模型）作为后续优化的基础。 模型优化与效率提升： 目的：通过数据降维技术减少模型复杂度，提高模型的预测准确性和运行效率。 具体操作： 应用主成分分析（PCA）对数据进行降维处理，以去除数据中的冗余信息，同时保留最重要的特征。 将降维后的数据重新用于随机森林模型进行分类，验证降维是否有助于提升模型性能。 5.综合评估与应用前景： 目的：评估优化后模型的实际应用价值，并探索其在医疗诊断领域的潜在应用。 具体操作： 分析优化后模型在特定数据集上的表现，如准确率、泛化能力等。 探讨将模型应用于实际医疗场景的可能性，如辅助医生进行快速、准确的诊断决策。

【实验原理】

一、数据预处理 目的：提高数据质量，确保后续分析的有效性。 步骤与方法： 查看数据描述信息：通过统计描述（如均值、标准差、最小值、最大值等）了解数据的整体情况。 缺失值处理： 识别：通过数据描述信息或可视化方法（如直方图、箱线图）识别缺失值。 填补：根据数据的特性选择合适的填补方法，如均值填补、中位数填补、众数填补或使用机器学习算法（如K近邻、随机森林等）进行预测填补。 二、数据探索性分析（EDA） 目的：深入理解数据，发现数据中的模式和趋势，为后续建模提供洞见。 步骤与方法： 分组对比： 按年龄分组：分析不同年龄段的患病占比，了解年龄与肝病发病率的关系。 按性别分组：对比男性和女性中的患病占比，探讨性别差异对肝病的影响。 可视化分析：使用图表（如柱状图、饼图、折线图等）直观展示分析结果。 三、分类建模 目的：构建能够准确预测肝病的机器学习模型。 步骤与方法： 模型选择： 逻辑回归：适用于二分类问题，通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值。 决策树：通过递归地划分数据空间，形成一系列if-then规则进行分类。 随机森林：集成多个决策树的结果，通过投票或平均策略提高分类性能。 模型训练：使用训练集数据训练上述三种模型。 模型评估： Recall（召回率）：衡量模型找到所有正例的能力。 Precision（精确率）：衡量模型预测为正例的样本中实际为正例的比例。 F1值：Recall和Precision的调和平均数，用于综合评估模型的性能。 模型选择：根据Recall、Precision和F1值选择表现最好的模型，即随机森林模型。 四、模型优化 目的：进一步提高模型的准确率和效率。