sklearn预测pima糖尿病

数据集描述

本数据集内含十个属性列
Pergnancies: 怀孕次数
Glucose：血糖浓度
BloodPressure：舒张压(毫米汞柱)
SkinThickness：肱三头肌皮肤褶皱厚度(毫米)
Insulin：两个小时血清胰岛素(μU/毫升)
BMI：身体质量指数，体重除以身高的平方
Diabets Pedigree Function: 疾病血统指数
是否和遗传相关，Height：身高(厘米)
Age：年龄
Outcome：0表示不患病，1表示患病。

任务：建立机器学习模型以准确预测数据集中的患者是否患有糖尿病

准备工作

查阅资料得知各属性的数据值要求，方面后期对于数据的分析与处理过程。
属性列名称 数据值要求
Pergnancies(怀孕次数) 符合常理即可（可为0）
Glucose(血糖浓度) 正常值为：80~120
BloodPressure(舒张压(毫米汞柱)) 正常值为：60~80
SkinThickness(肱三头肌皮肤褶皱厚度(毫米)) 不为0
Insulin(两个小时血清胰岛素(/毫升)) 正常值为：35~145
BMI(身体质量指数:体重除以身高的平方) 正常值为：18.5~24.9
Diabets Pedigree Function:(疾病血统指数:是否和遗传相关) 无特殊值要求
Height(身高(厘米)) 不为0 符合常理即可
Age(年龄) 符合常理即可
Outcome(0表示不患病，1表示患病) 标签值

实验环境和工具

python3.5.6 + jupyter
数据处理 pandas、numpy
可视化 matplotlib、seaborn
模型构建 sklearn

预测分析

探索性数据分析

数据描述

首先观察基本的数据类型，以及数据是否存在缺失情况，简要统计信息

all_data.shape
all_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 768 entries, 0 to 767
Data columns (total 10 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Pregnancies               768 non-null    int64  
 1   Glucose                   768 non-null    int64  
 2   BloodPressure             768 non-null    int64  
 3   SkinThickness             768 non-null    int64  
 4   Insulin                   768 non-null    int64  
 5   BMI                       768 non-null    float64
 6   DiabetesPedigreeFunction  768 non-null    float64
 7   Age                       768 non-null    int64  
 8   Height                    766 non-null    object 
 9   Outcome                   768 non-null    int64  
dtypes: float64(2), int64(7), object(1)
memory usage: 60.1+ KB

数据总量时比较少的只有768个例子，可以看到除Height外的属性都为数值型属性。在后续数据预处理过程需要对Height属性进行类型转换操作。目前没有缺失值的出现。

# height 数值类型 为object 需要转化为 数值型
all_data = all_data.astype({
     'Height':'float64'}) 

all_data.describe()

发现两个问题：

1. 缺失值
   从其中的min值可以很直观地观察到，Glucose, BloodPressure, SkinTinckness, Insulin, BMI等特征存在0值的情况（当然Pregnancies根据常识判断是可以为0的）。而根据常规范围明显可以判定这些0值是不合理的，所以也是一种缺失值缺失值，后续数据预处理需要对这些缺失值进行填充处理。
2. 离群值/异常值
   Glucose，BloodPressure，SkinTinckness，Insulin等特征的max值和75%分位点值或者min值和25%分位点值之间的差距比较大，初步判断可能存在离群值/异常值。尤其是SkinThickness和Insulin特征（具体见图4红色框部分），后续可以通过可视化进一步直观地观察判断。
   为了方便后序对缺失值的统一处理，将异常值统一替换为np.nan。

import numpy as np
#缺失值替换 经分析，除怀孕次数，其他特征的0值表示缺失值 替换为np.nan
replace_list = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'Height']
all_data.loc[:,replace_list] = all_data.loc[:,replace_list].replace({
     0:np.nan})

#各特征缺失数量统计
null_count = all_data.isnull().sum().values
# 缺失值情况
plt.figure()
sns.barplot(x = null_count, y = all_data.columns)
for x, y in enumerate(null_count):
    plt.text(y, x, "%s" %y, horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
plt.show()

可以观察到Glucose，Insulin，SkinThickness，BMI，Height等特征都存在缺失值。并且 Insulin，SkinThickness缺失值比较多，分别占到了48%，30%的比例。所以后期数据预处理也是很关键的。

可视化分析

接下来通过更多针对性的可视化，来进一步探索特征值的分布以及特征和预测变量之间的关系

# 患病和不患病情况下 箱线图查看数据分散情况
for col in all_data.columns:
    plt.figure(figsize = (10,6))
    if all_data[col].unique().shape[0] > 2:
        sns.boxplot(x="Outcome", y=col, data=all_data.dropna())
    else:
        sns.countplot(col,hue = 'Outcome',data = all_data.dropna())
    plt.title(col)
    plt.show()

部分输出：

观察患病和不患病情况下 各特征值或者人数分布
label接近2:1 存在一定的分布不平衡 
像insulin之类的特征离群值是比较多的，由于离群值会对模型评估产生影响，所以后续可能要做处理，剔除偏离较大的离群值

# 患病和不患病情况下 各特征的分布情况
for col in all_data.drop('Outcome',1).columns:
    plt.figure()
    sns.displot(data = all_data, x = col,hue = 'Outcome',kind='kde')
    plt.show()

部分输出：

1. 从数据样本本身出发研究数据分布特征，可以发现在患病和不患病两种情况下，部分特征的密度分布比较相近，特别是height的分布图，发现两曲线基本相近。感觉和label之间的相关性都不是很强。
2. 同时，可以发现部分特征存在右偏的现象（skewness (偏度) 描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性），考虑到需要数据尽量服从正态分布，所以后续数据预处理需要对存在一定偏度的特征进行相关处理。

# 观察各特征分布和患病的关系
corr = all_data.corr()
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.heatmap(corr,annot = True,cmap = 'Blues')
plt.show()

heatmap()函数可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。

1. 可以发现颜色相对来说都比较浅，也就是说无论是特征和特征之间还是特征和outcome标签之间的相关性都没有很高。
2. 发现其余各特征变量中与outcome的相关度中最高的是Glucose 属性值为0.49，最低的是Height属性值为0.059。
3. 同时观察特征与特征之间的关系，发现Insulin与Glucose，BMI和SkinThickness之间的相关度分别为0.58，0.65属于比较高的相关性，由于Insulin是一个确实比较严重的特征，而相关性可以是一种协助填充缺失值的方法。

plt.figure()
sns.scatterplot(x = 'Insulin', y = 'Glucose', data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = 'Insulin', y = 'BMI', data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = 'Insulin', y = 'Age', data = all_data)
plt.show()

plt.figure()
sns.scatterplot(x = 'SkinThickness', y = 'BMI', data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = 'SkinThickness', y = 'Glucose', data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = 'SkinThickness', y = 'BloodPressure', data = all_data)
plt.show()

部分输出：

构建baseline

因为决策树几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化，创建虚拟变量和删除缺失值。

# 读取数据
all_data = pd.read_csv('data.csv')

# height 数值类型 为object 需要转化为 数值型
all_data = all_data.astype({
     'Height':'float64'})
# 
all_data.dropna(inplace = True)
# 特征
feature_data = all_data.drop('Outcome',1)
# 标签
label = all_data['Outcome']

base_model = DecisionTreeClassifier()
base_scores = cross_validate(base_model, feature_data, label,cv=5,return_train_score=True)
print(base_scores['test_score'].mean())

0.6954248366013072

数据预处理

综合前面分析，先做了以下处理

# 读取数据
all_data = pd.read_csv('data.csv')

# height 数值类型 为object 需要转化为 数值型
all_data = all_data.astype({
     'Height':'float64'})

# 理论缺失值0替换为np.nan
replace_list = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'Height']
all_data.loc[:,replace_list] = all_data.loc[:,replace_list].replace({
     0:np.nan})

# 删除相关性低的Height
all_data.drop('Height',1,inplace = True)

离群值处理

1. 经过前面的分析发现数据是存在部分离群值的，虽然实验本身就是关于疾病预测，异常值的存在属于正常现象。但是对于一些可能超出人体接受范围的值，衡量对预测的影响之后，由于数据量比较小，这里选择删除极端异常点。
2. 极端异常点 ：上限的计算公式为Q3+3(Q3-Q1) 下界的计算公式为Q1-3(Q3-Q1)）。

# remove the outliers
# 异常点 上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)；下须的计算公式为Q1-1.5(Q3-Q1)
# 极端异常点 ：上限的计算公式为Q3+3(Q3-Q1) 下界的计算公式为Q1-3(Q3-Q1)
# 由于数据量比较少 所以选择删除极端异常值
def remove_outliers(feature,all_data):
    first_quartile = all_data[feature].describe()['25%']
    third_quartile = all_data[feature].describe()['75%']
    iqr = third_quartile - first_quartile
    # 异常值下标
    index = all_data[(all_data[feature] < (first_quartile - 3*iqr)) | (all_data[feature] > (first_quartile + 3*iqr))].index
    all_data = all_data.drop(index)
    return all_data
outlier_features = ['Insulin', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction']
for feat in outlier_features:
    all_data = remove_outliers(feat,all_data)

处理之后的数据基本的统计信息

缺失值处理

缺失值处理这里考虑

1. 直接删除处理

def drop_method(all_data):
    median_fill = ['Glucose', 'BloodPressure','SkinThickness', 'BMI','Height']
    for column in median_fill:
        median_val = all_data[column].median()
        all_data[column].fillna(median_val, inplace=True)
    all_data.dropna(inplace = True)
    return all_data

2. 中值填充

def median_method():
    for column in list(all_data.columns[all_data.isnull().sum() > 0]):
        median = all_data[column].median()
        all_data[column].fillna(median, inplace=True)

3. KNNImputer填充

def knn_method():
    # 先将缺失值比较少的特征用中值填充
    values = {
     'Glucose': all_data['Glucose'].median(),'BloodPressure':all_data['BloodPressure'].median(),'BMI':all_data['BMI'].median()}
    all_data.fillna(value=values,inplace=True)

    # 用KNNImputer 填充 Insulin SkinThickness
    corr_SkinThickness = ['BMI', 'Glucose','BloodPressure', 'SkinThickness']
    # 权重按距离的倒数表示。在这种情况下，查询点的近邻比远处的近邻具有更大的影响力
    SkinThickness_imputer = KNNImputer(n_neighbors = 16,weights = 'distance')
    all_data[corr_SkinThickness] = SkinThickness_imputer.fit_transform(all_data[corr_SkinThickness])

    corr_Insulin = ['Glucose', 'BMI','BloodPressure', 'Insulin']
    Insulin_imputer = KNNImputer(n_neighbors = 16,weights = 'distance')
    all_data[corr_Insulin] = Insulin_imputer.fit_transform(all_data[corr_Insulin])

5. 随机森林填充

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.impute import SimpleImputer  # 用来填补缺失值
def predict_method(feature):
    # 复制一份数据 避免对原数据做出不必要的修改
    copy_data = all_data.copy()
    # 缺失了的下标
    predict_index = copy_data[copy_data[feature].isnull()].index
    # 没缺失的下标
    train_index = copy_data[feature].dropna().index
    # 用作预测 的训练集标签
    train_label = copy_data.loc[train_index,feature]
    copy_data = copy_data.drop(feature,axis=1)
    # 对特征先用中值填充
    imp_median = SimpleImputer(strategy='median')
    # 用作预测的训练集特征
    train_feature = copy_data.loc[train_index]
    train_feature = imp_median.fit_transform(train_feature)
    # 需要进行预测填充处理的缺失值
    pre_feature = copy_data.loc[predict_index]
    pre_feature = imp_median.fit_transform(pre_feature)
    # 选取随机森林模型
    fill_model = RandomForestRegressor()
    fill_model = fill_model.fit(train_feature,train_label)
    # 预测 填充
    pre_value = fill_model.predict(pre_feature)
    all_data.loc[predict_index,feature] = pre_value

#用随机森林的方法填充缺失值较多的 SkinThickness 和 Insulin 缺失值
predict_method("Insulin")
predict_method("SkinThickness")
# 其余值中值填充
for column in list(all_data.columns[all_data.isnull().sum() > 0]):
    median = all_data[column].median()
    all_data[column].fillna(median, inplace=True)

特征工程

# 特征
feture_data = all_data.drop('Outcome',1)
# 标签
label = all_data['Outcome']

# 利用BMI和身高构造weight特征
# BMI = weight(kg) / height(m)**2
feture_data['weight'] = (0.01*feture_data['Height'])**2 * feture_data['BMI']

数据标准化

# 标准化
Std = StandardScaler()
feture_data = Std.fit_transform(feture_data)

模型构建与调参优化

用到的模型

from sklearn.svm import SVC,SVR
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,StackingClassifier

调参方法

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def train(model, params):
    grid_search = GridSearchCV(estimator = model, param_grid = params, cv = kfold)
    grid_search.fit(feture_data,label)
    print(grid_search.best_params_)
    model_score = cross_validate(grid_search.best_estimator_,feture_data, label, cv=5)
    print(model_score['test_score'])
    print("mean test score :{}".format(model_score['test_score'].mean()))
    return grid_search

SVC

#调参时先尝试一个大范围，确定比较小的范围，然后在小范围里搜索
model = SVC()
params  =  {
     'C':np.linspace(0.1, 2, 100)}
SVC_grid_search = train(model,params)
plt.figure()
sns.lineplot(x=[x for x in range(100)],y=SVC_grid_search.cv_results_['mean_test_score'])
plt.show()

LogisticRegression

params = {
     "C":np.linspace(0.1,2,100)}
model = LogisticRegression()
LR_grid_search= train(model,params)
plt.figure()
sns.lineplot(x=[x for x in range(100)],y=LR_grid_search.cv_results_['mean_test_score'])
plt.show()

RandomForestClassifier

params = {
     "n_estimators":[x for x in range(30,50,4)],'min_samples_split':[x for x in range(2,12)]}
model = RandomForestClassifier()
RFC_grid_search = train(model,params)
plt.figure()
sns.lineplot(x=[x for x in range(len(grid_search.cv_results_['mean_test_score']))],
             y=RFC_grid_search.cv_results_['mean_test_score'])
plt.show()

StackingClassifier

estimators = [
    ('SVC',SVC_grid_search.best_estimator_),
    ('NB', LR_grid_search.best_estimator_),
    ('RFC', RFC_grid_search.best_estimator_)
]
model = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=SVC())
model_score = cross_validate(model,feture_data, label, cv=5)
print(model_score['test_score'])
print("mean test score :{}".format(model_score['test_score'].mean()))

缺失值直接删除预测结果：
{‘C’: 1.405050505050505}
[0.83333333 0.71830986 0.83098592 0.83098592 0.84507042]
mean test score :0.811737089201878

{‘C’: 0.17676767676767677}
[0.86111111 0.73239437 0.77464789 0.83098592 0.84507042]
mean test score :0.8088419405320814

{‘min_samples_split’: 7, ‘n_estimators’: 30}
[0.77777778 0.69014085 0.74647887 0.83098592 0.85915493]
mean test score :0.780907668231612

[0.84722222 0.73239437 0.81690141 0.84507042 0.85915493]
mean test score :0.8201486697965571
缺失值中值填充预测效果
{‘C’: 1.7888888888888888}
[0.79452055 0.75342466 0.78082192 0.82191781 0.79310345]
mean test score :0.7887576759565423

{‘C’: 0.1575757575757576}
[0.78082192 0.76712329 0.7739726 0.80821918 0.77931034]
mean test score :0.7818894662257911

{‘min_samples_split’: 4, ‘n_estimators’: 44}
[0.80136986 0.71232877 0.74657534 0.81506849 0.79310345]
mean test score :0.7736891828058574
其余略 可以看出由于缺失值比较多，所以填充比直接删除的效果是要更差的

完整代码

https://github.com/wang-hui-shan/Pima_Diabetes_Predict