データサイエンスアプローチである脳卒中の予測に関する最初のステップICHI.PROデータサイエンスアプローチである脳卒中の予測に関する最初のステップこのブログ投稿のアイデアは、Kaggleの脳卒中のデータセットから急増する可能性のあるいくつかのビジネス/医療の質問に答えることです。これらの質問は、業界に関連する洞察を生成することを可能にするデータの迅速な探索的ビューの結果です。これらは、それらの洞察を抽出しようとするために、単なる探索的観点からより複雑な手順まで答えることができます。私の短い経験では、現象を説明できるものが最も少ないものが複雑な説明(モデル)よりも優先されるべき心理学研究プロジェクトで働いた私の経験から来る倹約に照らして、単純な答えがより良いことを認識することが重要です。データセットとコンテキストから急増する質問は次のとおりです。性別は脳卒中の素因ですか?喫煙者は脳卒中を起こしやすいですか?これらの変数に基づいて脳卒中を予測できますか?どこから始めますか?したがって、最初に行う必要があるのは、充電して、処理するデータを垣間見ることです。最初に確認する必要があるのは、欠落している値の存在についてです。このデータセットはほぼ完全であるように見えます。欠落している値があると思われる唯一の列はbmiであり、欠落しているデータのほぼ4%です。この量については、モデルにバイアスをかけずに中央値を使用することができます。性別の部分を表す割合を確認し、それが均等に分散されているかどうかを確認しましょう性別は脳卒中の素因ですか?以前の情報から、女性よりも男性の方が脳卒中が増加しているように見えることがわかりますが、サンプルの分布が不均一であるため、この仮説が持続可能かどうかをテストするためにANOVAを実行することはできません。喫煙者は脳卒中を起こしやすいですか?前の質問と同じ手順を再度実行すると、次のことがわかりました。この部分では、Unknownが欠落変数として機能していることがわかります。この場合、これらの値を入力するのは困難です。私たちにできることは、分析からそれらを抽出し、残りのデータでいくつかの洞察を引き出すことができるかどうかを確認することです。脳卒中を予測するための後半では、4つのカテゴリとして残しておきます。このことから、グループ間の差は小さく、喫煙したことはなく、喫煙は非常に似ていますが、以前に喫煙したものとは異なります。この威力は奇妙に思えるが、私たちは、喫煙、人々はすぐに(ラーマン&Laher、2007)、ストロークを得ていないことができ、拡張した血管を持っているからだと仮説でした(詳細を参照情報)が、彼らは彼らの喫煙を停止する場合、以前は吸っ血管をより正常な状態に戻すこの品質を失い、肥満がこの人を脳卒中に対してより脆弱にするので、別の要因の合計によるこの逆効果。健康問題の割合が低くても、これが大きな影響を与える可能性があることが重要です。したがって、この質問では、喫煙、特に以前に喫煙した人は脳卒中を起こしやすいと言えます。これらの変数に基づいて脳卒中を予測できますか?最初に確認するのは、数値変数が従属変数とどのように関連しているかです。相関行列を作成しましょう。上記の相関のヒートマップにより、数値変数がそれらの間でどのように動作するかを確認できます。それらすべての相関は低いが、ストローク変数とは正の相関であることがわかります。これにより、これらの変数が脳卒中の可能性に何らかの影響を与えると考えるようになります。モデルを計算していくつかの結果を取得する関数を作成するために必要なものをロードしましょう。この場合、この目的はバイナリ出力を予測することであるため、モデルを定義するための唯一のメトリックとしてr2を使用することはできないため、accuracy_score、log_loss、およびf1_scoreを使用することに注意してください。したがって、次のコードを実行すると、洞察を得るためにいくつかの結果と視覚化が得られます精度メトリックを使用すると、優れたスコアが得られたことがわかるため、バイアスの結果が得られていることがわかりますが、他のメトリックとグラフィックを確認すると、実際には80個のフォールスネガティブがあることがわかります。これは、これを修正するために複数のアプローチを行うことを私たちに勧めます。この場合、モデルを改善できると思われる場合は、データ変換を行うパイプラインを構築しましょう。ランダム化グリッド検索を作成して、ハイパーパラメーターの調整を試みます。それでは、ランダムグリッド検索を作成して、このロジスティック回帰を改善できるかどうかを確認しましょう。その関数を実行すると、次の結果が表示されます。いくつかの改善を行い、誤検知が少なくなりましたが、対応するものでは、誤検知がいくつか発生しています。これは、脳卒中を予測することはできますが、健康問題について予想したほど正確ではないことを意味します。次は何ですか?モデルがこれから学習し、より良い予測結果を得るために、より多くの情報を追加できる他の変数/機能を収集しようとすることもできます。多くのサブジェクト(行)を追加することもできます。モデルの出力を改善するために、他の機械学習手法を試してみることをお勧めします!!!参考文献Rahman、MM、およびLaher、I。喫煙によって引き起こされる血管の構造的および機能的変化:分子メカニズムの概要。Pharmacology、5(4)、276–292。ネットワークの出現と、現在の手法を絶対的な限界まで押し上げる技術の進歩により、あらゆることを実行することを目的とした包括的なツールの作成に焦点が当てられています。ネットワークは必要ありませんが、それでも基本的な数学モデルよりも汎用性の高いものが必要です。プラグインについては聞いたことがあるはずです。プラグインへのアクセスは待機リストに制限されているため、多くの人がアクセスできません。人生全体の満足度において、個人のキャリアが重要な役割を果たしています。多くの人は停滞と不満の絶え間ないサイクルに陥っており、職業生活が徐々に消耗していきます。デザイナーの注目を集めた投稿を見つけました。プールやオフィスから素晴らしい景色を眺めた写真を投稿していました。私たちが語らないヘイトクライムイスラム嫌悪のことは忘れてください。宗教的憎悪犯罪の主な犠牲者はキリスト教徒(そしてユダヤ人)です。理性的な人なら誰でも、政界とメディア界が左派、さらには極左によって支配されており、政治的言説に不均衡を生み出している状況を知っています。宗教の分野では、この不均衡は明らかです。左翼の新聞やネットワークは急いでキリスト教の信仰を擁護していません。パスキーがパスワードをどのように置き換えるか曖昧さを避けるために、次の用語が使用されます。サイトの作成に使用されている携帯電話。サイトまたはアプリケーション。特定のサービスを提供するベンダー。