R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

2021-07-16 15:23:41 浏览数 (1)

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061

数据集信息：

这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。

目标:

主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。

我们在这个问题上使用的算法是：

  • 二元逻辑回归
  • Naive Bayes算法
  • 决策树
  • 随机森林

数据集的描述:

该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。

  • 年龄:- 个人的年龄，以年为单位
  • sex:- 性别（1=男性；0=女性）
  • cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。
  • trestbps--静息血压
  • chol - 血清胆固醇，单位：mg/dl
  • fbs - 空腹血糖水平>120 mg/dl（1=真；0=假)
  • restecg - 静息心电图结果（0=正常；1=有ST-T；2=肥大)
  • thalach - 达到的最大心率
  • exang - 运动诱发的心绞痛（1=是；0=否)
  • oldpeak - 相对于静止状态，运动诱发的ST压低
  • slope - 运动时ST段峰值的斜率（1=上斜；2=平坦；3=下斜)
  • ca - 主要血管的数量（0-4），由Flourosopy着色
  • 地中海贫血症--地中海贫血症是一种遗传性血液疾病，会影响身体产生血红蛋白和红细胞的能力。1=正常；2=固定缺陷；3=可逆转缺陷
  • 目标--预测属性--心脏疾病的诊断（血管造影疾病状态）（值0=<50%直径狭窄；值1=>50%直径狭窄)

在Rstudio中加载数据

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heart<-read.csv("heart.csv",header = T)

header = T意味着给定的数据有自己的标题，或者换句话说，第一个观测值也被考虑用于预测。

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head(heart)

当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。

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tail(heart)

显示的是我们数据中最后面的六个观察点

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colSums(is.na(heart))

这个函数是用来检查我们的数据是否包含任何NA值。 如果没有发现NA，我们就可以继续前进，否则我们就必须在之前删除NA。

检查我们的数据结构

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str(heart)

查看我们的数据摘要

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summary(heart)

通过观察以上的总结，我们可以说以下几点

  • 性别不是连续变量，因为根据我们的描述，它可以是男性或女性。因此，我们必须将性别这个变量名称从整数转换为因子。
  • cp不能成为连续变量，因为它是胸痛的类型。由于它是胸痛的类型，我们必须将变量cp转换为因子。
  • fbs不能是连续变量或整数，因为它显示血糖水平是否低于120mg/dl。
  • restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。
  • 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。
  • 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。因此，我们将变量转换为因子。
  • 根据数据集的描述，ca不是整数。因此，我们要将该变量转换为因子。
  • thal不是整数，因为它是地中海贫血的类型。因此，我们将变量转换为因子。
  • 目标是预测变量，告诉我们这个人是否有心脏病。因此，我们将该变量转换为因子，并为其贴上标签。

根据上述考虑，我们对变量做了一些变化

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#例如
sex<-as.factor(sex)
levels(sex)<-c("Female","Male")

检查上述变化是否执行成功

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str(heart)
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summary(heart)

EDA

EDA是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）的缩写，它是一种数据分析的方法/哲学，采用各种技术（主要是图形技术）来深入了解数据集。

对于图形表示，我们需要库 "ggplot2"

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library(ggplot2)
ggplot(heart,aes(x=age,fill=target,color=target))   geom_histogram(binwidth = 1,color="black")   labs(x = "Age",y = "Frequency", title = "Heart Disease w.r.t. Age")

我们可以得出结论，与60岁以上的人相比，40至60岁的人患心脏病的概率最高。

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table <- table(cp)

pie(table)

我们可以得出结论，在所有类型的胸痛中，在个人身上观察到的大多数是典型的胸痛类型，然后是非心绞痛。

执行机器学习算法

Logistic回归

首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。

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set.seed(100) 
#100用于控制抽样的permutation为100. 
index<-sample(nrow(heart),0.75*nrow(heart))

在训练数据上生成模型，然后用测试数据验证模型。

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glm(family = "binomial")
# family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。

为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。

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pred<-fitted(blr)
# 拟合只能用于获得生成模型的数据的预测分数。

我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。

为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。它将使我们能够采取适当的临界值。

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pred<-prediction(train$pred,train$target)
perf<-performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,colorize = T,print.cutoffs.at = seq(0.1,by = 0.1))

通过使用ROC曲线，我们可以观察到0.6具有更好的敏感性和特异性，因此我们选择0.6作为区分的分界点。

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pred1<-ifelse(pred<0.6,"No","Yes")
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# 训练数据的准确性
acc_tr

从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。

现在在测试数据上验证该模型

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predict(type = "response")
## type = "response "是用来获得患有心脏病的概率的结果。
head(test)

我们知道，对于训练数据来说，临界点是0.6。同样地，测试数据也会有相同的临界点。

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confusionMatrix((pred1),target)
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#测试数据的准确性.

检查我们的预测值有多少位于曲线内

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auc@y.values

我们可以得出结论，我们的准确率为81.58%，90.26%的预测值位于曲线之下。同时，我们的错误分类率为18.42%。

Naive Bayes算法

在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。

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#naivebayes模型
nB(target~.)

用训练数据检查模型，并创建其混淆矩阵，来了解模型的准确程度。

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predict(train)
confMat(pred,target)

我们可以说，贝叶斯算法对训练数据的准确率为85.46%。

现在，通过预测和创建混淆矩阵来验证测试数据的模型。

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Matrix(pred,target)

我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。

决策树

在实施决策树之前，我们需要删除我们在执行Naive Bayes算法时添加的额外列。

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train$pred<-NULL

rpart代表递归分区和回归树

当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。

rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。

实施决策树

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plot(tree)

在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。

让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。

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conMat(pred,targ)

我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。

随机森林

在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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test$pred<-NULL

在随机森林中，我们不需要将数据分成训练数据和测试数据，我们直接在整个数据上生成模型。为了生成模型，我们需要使用随机森林库

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# Set.seed通过限制permutation来控制随机性。

set.seed(100)
model_rf<-randomForest(target~.,data = heart)
model_rf

在图上绘制出随机森林与误差的关系。

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plot(model_rf)

红线代表没有心脏病的MCR，绿线代表有心脏病的MCR，黑线代表总体MCR或OOB误差。总体误差率是我们感兴趣的，结果不错。

结论

在进行了各种分类技术并考虑到它们的准确性后，我们可以得出结论，所有模型的准确性都在76%到84%之间。其中，随机森林的准确率略高，为83.5%。

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