【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断)

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

       gcForest（多粒度级联森林）是一种深度森林结构。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。关于深度神经网络，我们可以把它简单的理解为多层非线性函数的堆叠，当我们人工很难或者不想去寻找两个目标之间的非线性映射关系，我们就多堆叠几层，让机器自己去学习它们之间的关系，这就是深度学习最初的想法。既然神经网络可以堆叠为深度神经网络，那我们可以考虑，是不是可以将其他的学习模型堆叠起来，以获取更好的表示性能，gcForest就是基于这种想法提出来的一种深度结构。gcForest通过级联的方式堆叠多层随机森林，以获得更好的特征表示和学习性能。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)： 

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

 

关键代码：

3.2查看数据集摘要

使用Pandas工具的info()方法查看数据集的摘要信息：

RangeIndex: 718 entries, 0 to 717
Data columns (total 29 columns):
 #   Column                                Non-Null Count  Dtype  
---  ------                                --------------  -----  
 0   age                                   718 non-null    int64  
 1   gender                                718 non-null    int64  
 2   body_mass_index                       718 non-null    float64
 3   heart_failure                         718 non-null    int64  
 4   hypertension                          718 non-null    int64  
 5   chronic_obstructic_pulmonary_disease  718 non-null    int64  
 6   chronic_liver_disease                 718 non-null    int64  
 7   diabetes_mellitus                     718 non-null    int64  
 8   chroinc_kidney_disease                718 non-null    int64  
 9   charlson                              718 non-null    int64  
 10  emergency                             718 non-null    int64  
 11  surgery                               718 non-null    int64  
 12  APSIII                                718 non-null    int64  
 13  SAPSII                                718 non-null    int64  
 14  non_renal_sofa-1                      718 non-null    int64  
 15  non_renal_sofa-3                      718 non-null    int64  
 16  non_renal_sofa                        718 non-null    int64  
 17  aki_stage                             718 non-null    int64  
 18  creatinine_baseline                   718 non-null    float64
 19  creatinine-1                          718 non-null    float64
 20  creatinine-3                          718 non-null    float64
 21  creatinine                            718 non-null    float64
 22  urine_output-1                        718 non-null    float64
 23  urine_output-3                        718 non-null    float64
 24  urine_output                          718 non-null    float64
 25  diuretic                              718 non-null    int64  
 26  mechanical_ventalition                718 non-null    int64  
 27  renal_toxic_drug                      718 non-null    int64  
 28  acute_kidney_disease                  718 non-null    int64  
dtypes: float64(8), int64(21)
memory usage: 162.8 KB

从上表可以看到，总共有718条数据，29个数据项，所有数据中没有缺失值。

关键代码：

4.探索性数据分析

4.1检查目标变量的分布

用Pandas工具的value_counts()方法进行统计，输出结果如下：

 

图形化展示如下：

从上面两个图中可以看到，分类为1的有352条/分类为0的有366条，数据偏差不大。另外，可以看到这是一个二分类的任务。

关键代码：

4.2 相关性分析

用Pandas工具的corr()方法 matplotlib seaborn进行相关性分析，结果如下：

 

通过上图可以看到，数据项之间正值是正相关/负值是负相关，数值越大 相关性越强。另外通过上面两个图的颜色也可以直观地看出，第二张图的数据项之间的相关性更强。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

acute_kidney_disease为标签数据，除 acute_kidney_disease之外的为特征数据。关键代码如下：

 

5.2数据集拆分

训练集拆分，分为训练集和验证集，80%训练集和20%验证集。关键代码如下：

 

6.构建GCForest建模  

6.1建模

模型参数如下：

 关键代码如下：

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要采用准确率、查准率、查全率、F1分值。

通过上述表格可以看出，准确率为66.67%，F1分值为60.66%；大家可以进一步优化；如果替换成其它数据集效果会更好，因为我提供的这个数据集里面有很多分类的变量未进行进一步的预处理。

 7.2 分类报告

通过上图可以看到，分类为0的F1分数为0.71，分类为1的F1分数为0.61，准确率为67%。

7.3 ROC曲线

 

通过上图可以看到，GCForest模型的AUC值为0.72，说明整体效果还是很不错的，如果把数据集在进行预处理一下，AUC的值会更高。

8.结论与展望

根据测试集的特征数据，来预测这些患者是否会有相关疾病；根据预测结果：针对将来可能会患有此种疾病的人员，提前进行预防。

注意事项：

GCForest.py这个是实现多粒度级联森林模型的源代码，用的时候和其它代码放在同一个目录，避免报错：找不到GCForest模块。

本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：https://download.csdn.net/download/weixin_42163563/80674519