Python医学数据分析（微课版） 课件 第9章 综合案例

《Python医学数据分析（微课版）》第九章综合案例PythonMedicaldataanalysis案例步骤案例准备本章小结9.19.2内容导航CONTENTS9.39.1案例准备学习如何加载外部数据集。分析糖尿病相关影响因素。构建并优化糖尿病预测模型。理解数据预处理、模型训练、评估和预测的基本流程。课件制作人：谢钧谢希仁9.1.1案例任务9.1案例准备提供高效的数据结构和数据分析工具，主要用于数据处理和操作。pandas01用于创建静态、动态和交互式可视化图表，是Python中最常用的绘图库。matplotlib03支持高性能的多维数组计算，是科学计算的基础库，提供数学运算和线性代数功能。numpy02提供各种机器学习算法和工具，用于数据挖掘和数据分析，涵盖分类、回归、聚类等任务。sklearn049.1案例准备本次案例使用的是“diabetes.csv”数据集，该数据集包含的样本总数为768，特征数为8，标签数为2。其中标签为0表示没有糖尿病，1表示患有糖尿病。数据集Pregnancies：怀孕次数Glucose：血浆葡萄糖浓度BloodPressure：舒张压SkinThickness：肱三头肌皮肤褶皱厚度Insulin：两小时胰岛素含量BMI：身体质量指数，即体重除以身高的平方DiabetesPedigreeFunction：糖尿病血统指数，即家族遗传指数Age：年龄9.1案例准备糖尿病数据分析的目标在于深入挖掘数据集以揭示糖尿病的患病规律和影响因素。通过读取和清洗数据，进行描述性统计分析，利用柱状图展示各属性数据分布，并通过饼图或堆叠条形图观察糖尿病标签的分布；对特征进行标准化处理，并通过相关性分析筛选出关键特征；将数据集划分为训练集和测试集，构建逻辑回归模型进行训练，并计算变量OR值以评估特征影响；在测试集上全面评估模型性能，通过对比随机选取样本的真实值与预测值，来验证模型的预测能力，并分析各特征的作用，以期为糖尿病的预防、诊断和治疗提供数据支持和策略建议。课件制作人：谢钧谢希仁9.1.4案例目的案例步骤本章小结9.2内容导航CONTENTS9.3案例准备9.19.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁每个步骤的工具库使用情况与知识储备案例步骤工具库知识储备本地数据集加载pandas了解如何使用pandas的read_csv函数加载数据；理解数据帧（DataFrame）的基本概念描述性统计分析pandas、matplotlib了解如何使用matplotlib绘制柱状图和条形图；理解如何设置图表的标题、轴标签和布局；熟悉pandas的value_counts方法用于统计频数。数据处理pandas、numpy、sklearn了解异常值处理的基本方法，如替换和删除；理解数据标准化的概念和重要性；熟悉如何使用StandardScaler进行数据标准化；了解如何使用train_test_split进行数据分割。模型训练sklearn了解逻辑回归模型的基本原理和用途；熟悉如何使用LogisticRegression进行模型训练；理解模型系数和OR值的概念及计算方法。模型评估numpy、sklearn了解混淆矩阵、分类报告和准确率等评估指标的概念和计算方法；熟悉如何使用confusion_matrix、classification_report和accuracy_score进行模型评估；了解如何随机选取样本并进行预测。从本地加载糖尿病数据集查看糖尿病数据结构数据处理使用逻辑回归模型分析糖尿病风险因素并构建糖尿病预测模型训练模型并评估其性能9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁首先导入数据处理、数值计算、数据标准化、模型训练与评估、以及可视化所需的Python库。9.2.1导入相关库9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁声明file_path并赋值为diabetes.csv的路径，然后使用pd.read_csv(file_path)读取文件并存储到DataFrame中。9.2.2本地数据集加载9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁9.2.3描述性统计分析使用matplotlib绘制3×3子图网格，展示数据集中前8个特征的分布：设置中文显示，每个子图用10个bins绘制直方图，添加标题和坐标轴标签，隐藏第9个子图，优化布局后显示。9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁9.2.3描述性统计分析使用matplotlib绘制标签分布条形图：图表大小为5×3英寸，用两种颜色区分患病/未患病的样本数量，并添加标题和坐标轴标签以清晰展示数据分布。9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁9.2.4数据处理（异常值处理、标准化、数据分割）检查关键特征列中的不合理0值，替换为NaN标记缺失，统计各列缺失值数量后删除含缺失值的行，并输出清洗后数据集的样本规模（行×列）。9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁9.2.4数据处理（异常值处理、标准化、数据分割）使用`StandardScaler`对特征数据进行标准化（均值为0，标准差为1），以加速模型收敛并提升性能。9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁9.2.4数据处理（异常值处理、标准化、数据分割）完成数据标准化后，将数据集分割为训练集和测试集，其中test_size=0.2参数指定了测试集占总数据的20%，而random_state=42参数确保了每次分割都能得到相同的结果，便于重现和比较。9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁使用LogisticRegression(max_iter=1000)训练模型，输出特征系数并计算OR值（比值比），解释各特征对预测结果的影响强度。9.2.5模型训练9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁在模型评估阶段，首先通过predict方法生成测试集预测结果y_pred，然后使用confusion_matrix输出混淆矩阵（TN=52,FP=7,FN=11,TP=16），显示模型在阳性样本检测上存在不足。接着通过classification_report输出精确率、召回率、F1分数等详细指标，并用accuracy_score计算整体准确率。最后，随机选取5个测试样本，对比真实标签和预测结果，直观展示模型的具体表现。9.2.6模型评估（模型测试、随机选取样本测试、ROC曲线绘制）9.2案例步骤课件制作人：谢钧谢希仁通过绘制ROC曲线直观评估模型的分类性能：首先利用predict_proba()计算正类概率，再通过roc_curve()计算不同阈值下的假正例率(FPR)和真正例率(TPR)，并用auc()得出曲线下面积(AUC)值。最后用matplotlib绘制带AUC值的ROC曲线，通过图形化方式展示模型区分正负样本的能力，AUC值越接近1表明模型性能越好。9.2.6模型评估（模型测试、随机选取样本测试、ROC曲线绘制）本章小结9.3内容导航CONTENTS案例准备9.1案例步骤9.29.2本章小结本章深入探讨了如何利用scikit-learn库进行糖尿病危险因素分析及预测。展示了如何导入Python库，如何加载本地数据和预处理数据，如何应用逻辑回归模型对糖尿病进行危险因素分析等内容，在此基础上，构建了糖尿病预测模型，并对模型的性能进行了全面评估。本章展示了模型训练、评估和预测的基本流程。这些技能有助于医疗专业人员进行疾病风险评估和预测，从而为患者提供更为精准的治疗方案。本章上机练习数据“中医证素