糖尿病预测项目详解

这次我们要学习的项目是糖尿病的预测，数据保存在diabetes.csv文件中。

数据一共有8个特征和1个标签：
Pregnancies：怀孕次数
Glucose：葡萄糖测试值
BloodPressure：血压
SkinThickness：皮肤厚度
Insulin：胰岛素
BMI：身体质量指数
DiabetesPedigreeFunction：糖尿病遗传函数
Age：年龄
Outcome：糖尿病标签，1表示有糖尿病，0表示没有糖尿病

首先先载入一些常用模块

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

然后用pandas读入数据

diabetes_data = pd.read_csv('diabetes.csv')
diabetes_data.head()

#查看数据信息
diabetes_data.info(verbose=True)

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>

RangeIndex: 768 entries, 0 to 767

Data columns (total 9 columns):

Pregnancies 768 non-null int64

Glucose 768 non-null int64

BloodPressure 768 non-null int64

SkinThickness 768 non-null int64

Insulin 768 non-null int64

BMI 768 non-null float64

DiabetesPedigreeFunction 768 non-null float64

Age 768 non-null int64

Outcome 768 non-null int64

dtypes: float64(2), int64(7)

memory usage: 54.1 KB

我们从上面可以看到一共有768个数据，并且所有的特征和标签都是768个值，所有没有缺失数据。并且所有数据都是数值类型(int64 or float64)的数据。

#数据描述
  diabetes_data.describe()

通过describe我们可以观察到数据的数量，平均值，标准差，最小值，最大值等数据。

#数据形状

diabetes_data.shape

(768, 9)

#查看标签分布 
print(diabetes_data.Outcome.value_counts()) 
#使用柱状图的方式画出标签个数统计 
p=diabetes_data.Outcome.value_counts().plot(kind="bar")

0 500

1 268

Name: Outcome, dtype: int64

#可视化数据分布

p=sns.pairplot(diabetes_data, hue = 'Outcome')

图片可能需要放大才能看清楚。这里画的图主要是两种类型，直方图和散点图。单一特征对比的时候用的是直方图，不同特征对比的时候用的是散点图，显示两个特征的之间的关系。观察数据分布我们可以发现一些异常值，比如Glucose葡萄糖，BloodPressure血压，SkinThickness皮肤厚度，Insulin胰岛素，BMI身体质量指数这些特征应该是不可能出现0值的。但是数据分布中却有很多0值。

#把葡萄糖，血压，皮肤厚度，胰岛素，身体质量指数中的0替换为nan

colume = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI']

diabetes_data[colume] = diabetes_data[colume].replace(0,np.nan)


#查看数据空值情况

import missingno as msno

p=msno.bar(diabetes_data)

图中可以看到葡萄糖，血压，皮肤厚度，胰岛素，身体质量指数都是存在空值的，并且皮肤厚度和胰岛素中的空值特别多。

#设定阀值

thresh_count = diabetes_data.shape[0]*0.8


#若某一列数据缺失的数量超过20%就会被删除

diabetes_data = diabetes_data.dropna(thresh=thresh_count, axis=1)

p=msno.bar(diabetes_data)

把空值超过20%的特征都去除掉之后，只剩下6个特征。

#导入插补库

from sklearn.preprocessing import Imputer

#对数值型变量的缺失值，我们采用均值插补的方法来填充缺失值

imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)

colume =  ['Glucose', 'BloodPressure', 'BMI']

#进行插补

diabetes_data[colume] = imr.fit_transform(diabetes_data[colume])

p=msno.bar(diabetes_data)

使用特征的平均值给特征中的缺失值进行填充，填充后所有的数据就没有空值了。

plt.figure(figsize=(12,10))  

#画热力图，数值为两个变量之间的相关系数

p=sns.heatmap(diabetes_data.corr(), annot=True)

热力图可能也需要放大来看，它是表示两个数据之间的相关性，数值范围是-1到1之间，大于0表示两个数据是正相关的，小于0表示两个数据是负相关的，等于0就是不相关。我们可以看到有一条对角线上的数值都是1，两个数据如果是相同的两个数据，那么他们的相关系数就是1。并且这个相关系数矩阵是对称的。

我们可以观察到一些比较明显的特征，比如Age年龄跟Pregnancies怀孕次数有比较强的相关性，也就是说年龄越大怀孕次数就越多，或者怀孕次数越多年龄就越大，这应该是比较合理的一个情况。

糖尿病的标签Outcome和Glucose葡萄糖测试值正相关系数比较大，也就是说葡萄糖测试值比较高的话，那么就很可能患有糖尿病。

#把数据切分为特征x和标签y

x = diabetes_data.drop("Outcome",axis = 1)

y = diabetes_data.Outcome from sklearn.model_selection import train_test_split



#切分数据集，test_size=0.3表示30%为测试集。stratify=y表示切分后训练集和测试集中的数据类型的比例跟切分前y中的比例一致

比如切分前y中0和1的比例为1:2，切分后y_train和y_test中0和1的比例也都是1:2

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3, stratify=y)



#导入KNN算法

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier



#保存不同k值测试集准确率

test_scores = [ ]



#保存不同k值训练集准确率

train_scores = [ ]

x_train_values = x_train.values

y_train_values = y_train.values



#设置30个k值

k = 30

for i in range(1,k):

    knn = KNeighborsClassifier(i)

    knn.fit(x_train,y_train)



    # 保存测试集准确率

    test_scores.append(knn.score(x_test,y_test))



    # 保存训练集准确率

    train_scores.append(knn.score(x_train,y_train))



plt.title('k-NN Varying number of neighbors')

plt.plot(range(1,k),test_scores,label="Test")

plt.plot(range(1,k),train_scores,label="Train")

plt.legend()

plt.xticks(range(1,k))

plt.xlabel('k')

plt.ylabel('accuracy')

plt.show()

不同k值得到不同的准确率结果。

#选择一个最好的k值作为模型参数

k = np.argmax(test_scores)+1

knn = KNeighborsClassifier(k)

knn.fit(x_train,y_train)

knn.score(x_test,y_test)

0.8138528138528138

 from sklearn.metrics import confusion_matrix
    
    from sklearn.metrics import classification_report
    
    y_pred = knn.predict(x_test)
    
    print(classification_report(y_pred, y_test)

presion recall f1-source support
0 0.88 0.84 0.86 157
1 0.69 0.76 0.72 74
micro avg 0.81 0.81 0.81 231
macro avg 0.79 0.80 0.79 231
weighted avg 0.82 0.81 0.82 231
macro avg：宏平均，所有类的算数平均数
micro avg：分母就是输入分类器的预测样本个数，分子就是预测正确的样本个数
weighted avg：加权平均，每个类别的权值为：类别suppot/总suppot

confusion = confusion_matrix(y_pred, y_test)

df_cm = pd.DataFrame(confusion)

sns.heatmap(df_cm, annot=True)

混淆矩阵，测试集中非糖尿病被预测为非糖尿病有130例，糖尿病被预测为糖尿病有56例，非糖尿病被预测为糖尿病有25例，糖尿病被预测为非糖尿病有18例子。

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