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一、數據集描述

本數據集內含十個屬性列

Pergnancies: 懷孕次數

Glucose：血糖濃度

BloodPressure：舒張壓(毫米汞柱)

SkinThickness：肱三頭肌皮膚褶皺厚度(毫米)

Insulin：兩個小時血清胰島素(μU/毫升)

BMI：身體質量指數，體重除以身高的平方

Diabets Pedigree Function: 疾病血統(tǒng)指數

是否和遺傳相關，Height：身高(厘米)

Age：年齡

Outcome：0表示不患病，1表示患病。

任務：建立機器學習模型以準確預測數據集中的患者是否患有糖尿病

二、準備工作

查閱資料得知各屬性的數據值要求，方面后期對于數據的分析與處理過程。

屬性列名稱數據值要求

Pergnancies(懷孕次數) 符合常理即可（可為0）

Glucose(血糖濃度) 正常值為：80~120

BloodPressure(舒張壓(毫米汞柱)) 正常值為：60~80

SkinThickness(肱三頭肌皮膚褶皺厚度(毫米)) 不為0

Insulin(兩個小時血清胰島素(/毫升)) 正常值為：35~145

BMI(身體質量指數:體重除以身高的平方) 正常值為：18.5~24.9

Diabets Pedigree Function:(疾病血統(tǒng)指數:是否和遺傳相關) 無特殊值要求

Height(身高(厘米)) 不為0 符合常理即可

Age(年齡) 符合常理即可

Outcome(0表示不患病，1表示患病) 標簽值

三、實驗環(huán)境和工具

python3.5.6 + jupyter

數據處理 pandas、numpy

可視化 matplotlib、seaborn

模型構建 sklearn

四、預測分析

4.1探索性數據分析

數據描述

首先觀察基本的數據類型，以及數據是否存在缺失情況，簡要統(tǒng)計信息

all_data.shape
all_data.info()

<class "pandas.core.frame.DataFrame">
RangeIndex: 768 entries, 0 to 767
Data columns (total 10 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Pregnancies               768 non-null    int64  
 1   Glucose                   768 non-null    int64  
 2   BloodPressure             768 non-null    int64  
 3   SkinThickness             768 non-null    int64  
 4   Insulin                   768 non-null    int64  
 5   BMI                       768 non-null    float64
 6   DiabetesPedigreeFunction  768 non-null    float64
 7   Age                       768 non-null    int64  
 8   Height                    766 non-null    object 
 9   Outcome                   768 non-null    int64  
dtypes: float64(2), int64(7), object(1)
memory usage: 60.1+ KB

數據總量時比較少的只有768個例子，可以看到除Height外的屬性都為數值型屬性。在后續(xù)數據預處理過程需要對Height屬性進行類型轉換操作。目前沒有缺失值的出現。

# height 數值類型 為object 需要轉化為 數值型
all_data = all_data.astype({"Height":"float64"})

all_data.describe()

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

發(fā)現兩個問題：

1.缺失值

從其中的min值可以很直觀地觀察到，Glucose, BloodPressure, SkinTinckness, Insulin, BMI等特征存在0值的情況（當然Pregnancies根據常識判斷是可以為0的）。而根據常規(guī)范圍明顯可以判定這些0值是不合理的，所以也是一種缺失值缺失值，后續(xù)數據預處理需要對這些缺失值進行填充處理。

2.離群值/異常值

Glucose，BloodPressure，SkinTinckness，Insulin等特征的max值和75%分位點值或者min值和25%分位點值之間的差距比較大，初步判斷可能存在離群值/異常值。尤其是SkinThickness和Insulin特征（具體見圖4紅色框部分），后續(xù)可以通過可視化進一步直觀地觀察判斷。

為了方便后序對缺失值的統(tǒng)一處理，將異常值統(tǒng)一替換為np.nan。

import numpy as np
#缺失值替換 經分析，除懷孕次數，其他特征的0值表示缺失值 替換為np.nan
replace_list = ["Glucose", "BloodPressure", "SkinThickness", "Insulin", "BMI", "Height"]
all_data.loc[:,replace_list] = all_data.loc[:,replace_list].replace({0:np.nan})

#各特征缺失數量統(tǒng)計
null_count = all_data.isnull().sum().values
# 缺失值情況
plt.figure()
sns.barplot(x = null_count, y = all_data.columns)
for x, y in enumerate(null_count):
    plt.text(y, x, "%s" %y, horizontalalignment="center", verticalalignment="center")
plt.show()

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

可以觀察到Glucose，Insulin，SkinThickness，BMI，Height等特征都存在缺失值。并且 Insulin，SkinThickness缺失值比較多，分別占到了48%，30%的比例。所以后期數據預處理也是很關鍵的。

五、可視化分析

接下來通過更多針對性的可視化，來進一步探索特征值的分布以及特征和預測變量之間的關系

# 患病和不患病情況下 箱線圖查看數據分散情況
for col in all_data.columns:
    plt.figure(figsize = (10,6))
    if all_data[col].unique().shape[0] > 2:
        sns.boxplot(x="Outcome", y=col, data=all_data.dropna())
    else:
        sns.countplot(col,hue = "Outcome",data = all_data.dropna())
    plt.title(col)
    plt.show()

部分輸出：

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

觀察患病和不患病情況下 各特征值或者人數分布
label接近2:1 存在一定的分布不平衡 
像insulin之類的特征離群值是比較多的，由于離群值會對模型評估產生影響，所以后續(xù)可能要做處理，剔除偏離較大的離群值

# 患病和不患病情況下 各特征的分布情況
for col in all_data.drop("Outcome",1).columns:
    plt.figure()
    sns.displot(data = all_data, x = col,hue = "Outcome",kind="kde")
    plt.show()

部分輸出：

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

1.從數據樣本本身出發(fā)研究數據分布特征，可以發(fā)現在患病和不患病兩種情況下，部分特征的密度分布比較相近，特別是height的分布圖，發(fā)現兩曲線基本相近。感覺和label之間的相關性都不是很強。

2.同時，可以發(fā)現部分特征存在右偏的現象（skewness (偏度) 描述數據分布形態(tài)的統(tǒng)計量，其描述的是某總體取值分布的對稱性），考慮到需要數據盡量服從正態(tài)分布，所以后續(xù)數據預處理需要對存在一定偏度的特征進行相關處理。

# 觀察各特征分布和患病的關系
corr = all_data.corr()
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.heatmap(corr,annot = True,cmap = "Blues")
plt.show()

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

heatmap()函數可以直觀地將數據值的大小以定義的顏色深淺表示出來。

1.可以發(fā)現顏色相對來說都比較淺，也就是說無論是特征和特征之間還是特征和outcome標簽之間的相關性都沒有很高。

2.發(fā)現其余各特征變量中與outcome的相關度中最高的是Glucose 屬性值為0.49，最低的是Height屬性值為0.059。

3.同時觀察特征與特征之間的關系，發(fā)現Insulin與Glucose，BMI和SkinThickness之間的相關度分別為0.58，0.65屬于比較高的相關性，由于Insulin是一個確實比較嚴重的特征，而相關性可以是一種協助填充缺失值的方法。

plt.figure()
sns.scatterplot(x = "Insulin", y = "Glucose", data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = "Insulin", y = "BMI", data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = "Insulin", y = "Age", data = all_data)
plt.show()

plt.figure()
sns.scatterplot(x = "SkinThickness", y = "BMI", data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = "SkinThickness", y = "Glucose", data = all_data)
plt.show()
sns.scatterplot(x = "SkinThickness", y = "BloodPressure", data = all_data)
plt.show()

部分輸出：

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六、構建baseline

因為決策樹幾乎不需要數據預處理。其他方法經常需要數據標準化，創(chuàng)建虛擬變量和刪除缺失值。

# 讀取數據
all_data = pd.read_csv("data.csv")

# height 數值類型 為object 需要轉化為 數值型
all_data = all_data.astype({"Height":"float64"})
# 
all_data.dropna(inplace = True)
# 特征
feature_data = all_data.drop("Outcome",1)
# 標簽
label = all_data["Outcome"]

base_model = DecisionTreeClassifier()
base_scores = cross_validate(base_model, feature_data, label,cv=5,return_train_score=True)
print(base_scores["test_score"].mean())

0.6954248366013072

七、數據預處理

綜合前面分析，先做了以下處理

# 讀取數據
all_data = pd.read_csv("data.csv")

# height 數值類型 為object 需要轉化為 數值型
all_data = all_data.astype({"Height":"float64"})

# 理論缺失值0替換為np.nan
replace_list = ["Glucose", "BloodPressure", "SkinThickness", "Insulin", "BMI", "Height"]
all_data.loc[:,replace_list] = all_data.loc[:,replace_list].replace({0:np.nan})

# 刪除相關性低的Height
all_data.drop("Height",1,inplace = True)

八、離群值處理

1.經過前面的分析發(fā)現數據是存在部分離群值的，雖然實驗本身就是關于疾病預測，異常值的存在屬于正常現象。但是對于一些可能超出人體接受范圍的值，衡量對預測的影響之后，由于數據量比較小，這里選擇刪除極端異常點。

2.極端異常點：上限的計算公式為Q3+3(Q3-Q1) 下界的計算公式為Q1-3(Q3-Q1)）。

# remove the outliers
# 異常點 上須的計算公式為Q3+1.5(Q3-Q1)；下須的計算公式為Q1-1.5(Q3-Q1)
# 極端異常點 ：上限的計算公式為Q3+3(Q3-Q1) 下界的計算公式為Q1-3(Q3-Q1)
# 由于數據量比較少 所以選擇刪除極端異常值
def remove_outliers(feature,all_data):
    first_quartile = all_data[feature].describe()["25%"]
    third_quartile = all_data[feature].describe()["75%"]
    iqr = third_quartile - first_quartile
    # 異常值下標
    index = all_data[(all_data[feature] < (first_quartile - 3*iqr)) | (all_data[feature] > (first_quartile + 3*iqr))].index
    all_data = all_data.drop(index)
    return all_data
outlier_features = ["Insulin", "Glucose", "BloodPressure", "SkinThickness", "BMI", "DiabetesPedigreeFunction"]
for feat in outlier_features:
    all_data = remove_outliers(feat,all_data)

處理之后的數據基本的統(tǒng)計信息

python數據分析之用sklearn預測糖尿病

九、缺失值處理

1.直接刪除處理

def drop_method(all_data):
    median_fill = ["Glucose", "BloodPressure","SkinThickness", "BMI","Height"]
    for column in median_fill:
        median_val = all_data[column].median()
        all_data[column].fillna(median_val, inplace=True)
    all_data.dropna(inplace = True)
    return all_data

2.中值填充

def median_method():
    for column in list(all_data.columns[all_data.isnull().sum() > 0]):
        median = all_data[column].median()
        all_data[column].fillna(median, inplace=True)

3.KNNImputer填充

def knn_method():
    # 先將缺失值比較少的特征用中值填充
    values = {"Glucose": all_data["Glucose"].median(),"BloodPressure":all_data["BloodPressure"].median(),"BMI":all_data["BMI"].median()}
    all_data.fillna(value=values,inplace=True)

    # 用KNNImputer 填充 Insulin SkinThickness
    corr_SkinThickness = ["BMI", "Glucose","BloodPressure", "SkinThickness"]
    # 權重按距離的倒數表示。在這種情況下，查詢點的近鄰比遠處的近鄰具有更大的影響力
    SkinThickness_imputer = KNNImputer(weights = "distance")
    all_data[corr_SkinThickness] = SkinThickness_imputer.fit_transform(all_data[corr_SkinThickness])

    corr_Insulin = ["Glucose", "BMI","BloodPressure", "Insulin"]
    Insulin_imputer = KNNImputer(weights = "distance")
    all_data[corr_Insulin] = Insulin_imputer.fit_transform(all_data[corr_Insulin])

4.隨機森林填充

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.impute import SimpleImputer  # 用來填補缺失值
def predict_method(feature):
    # 復制一份數據 避免對原數據做出不必要的修改
    copy_data = all_data.copy()
    # 缺失了的下標
    predict_index = copy_data[copy_data[feature].isnull()].index
    # 沒缺失的下標
    train_index = copy_data[feature].dropna().index
    # 用作預測 的訓練集標簽
    train_label = copy_data.loc[train_index,feature]
    copy_data = copy_data.drop(feature,axis=1)
    # 對特征先用中值填充
    imp_median = SimpleImputer(strategy="median")
    # 用作預測的訓練集特征
    train_feature = copy_data.loc[train_index]
    train_feature = imp_median.fit_transform(train_feature)
    # 需要進行預測填充處理的缺失值
    pre_feature = copy_data.loc[predict_index]
    pre_feature = imp_median.fit_transform(pre_feature)
    # 選取隨機森林模型
    fill_model = RandomForestRegressor()
    fill_model = fill_model.fit(train_feature,train_label)
    # 預測 填充
    pre_value = fill_model.predict(pre_feature)
    all_data.loc[predict_index,feature] = pre_value

#用隨機森林的方法填充缺失值較多的 SkinThickness 和 Insulin 缺失值
predict_method("Insulin")
predict_method("SkinThickness")
# 其余值中值填充
for column in list(all_data.columns[all_data.isnull().sum() > 0]):
    median = all_data[column].median()
    all_data[column].fillna(median, inplace=True)

十、特征工程

# 特征
feture_data = all_data.drop("Outcome",1)
# 標簽
label = all_data["Outcome"]

# 利用BMI和身高構造weight特征
# BMI = weight(kg) / height(m)**2
feture_data["weight"] = (0.01*feture_data["Height"])**2 * feture_data["BMI"]

十一、數據標準化

# 標準化
Std = StandardScaler()
feture_data = Std.fit_transform(feture_data)

十二、模型構建與調參優(yōu)化

用到的模型

from sklearn.svm import SVC,SVR
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,StackingClassifier

調參方法

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

評估指標 Accuracy roc_auc

from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.metrics import
accuracy_score from sklearn.metrics import roc_auc_score

def train(model, params):
    grid_search = GridSearchCV(estimator = model, param_grid = params,scoring=scores,refit="Accuracy")
    grid_search.fit(feture_data,label)
    print(grid_search.best_estimator_)
    return grid_search

def paint(x,y):
    plt.figure()
    sns.lineplot(x=x,y=y)
    plt.show()

SVC

#調參時先嘗試一個大范圍，確定比較小的范圍，然后在小范圍里搜索
model = SVC()
params  =  {"C":np.linspace(0.1, 2, 100)}
SVC_grid_search = train(model,params)
                        
paint([x for x in range(100)],SVC_grid_search.cv_results_["mean_test_Accuracy"])
paint([x for x in range(100)],SVC_grid_search.cv_results_["mean_test_AUC"])
print("test_Accuracy : {}
test_AUC : {}".format(SVC_grid_search.cv_results_["mean_test_Accuracy"].mean(),SVC_grid_search.cv_results_["mean_test_AUC"].mean()))

LogisticRegression

model = LogisticRegression()
params = {"C":np.linspace(0.1,2,100)}
LR_grid_search = train(model,params)
                        
paint([x for x in range(100)],LR_grid_search.cv_results_["mean_test_Accuracy"])
paint([x for x in range(100)],LR_grid_search.cv_results_["mean_test_AUC"])
print("test_Accuracy : {}
test_AUC : {}".format(LR_grid_search.cv_results_["mean_test_Accuracy"].mean(),LR_grid_search.cv_results_["mean_test_AUC"].mean()))

RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
params = {"n_estimators":[x for x in range(30,50,2)],"min_samples_split":[x for x in range(4,10)]}
RFC_grid_search = train(model,params)
print("test_Accuracy : {}
test_AUC : {}".format(RFC_grid_search.cv_results_["mean_test_Accuracy"].mean(),RFC_grid_search.cv_results_["mean_test_AUC"].mean()))

StackingClassifier

estimators = [
    ("SVC",SVC_grid_search.best_estimator_),
    ("NB", LR_grid_search.best_estimator_),
    ("RFC", RFC_grid_search.best_estimator_)
]
model = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=SVC())
model_score = cross_validate(model,feture_data, label,scoring=scores)
print("test_Accuracy : {}
test_AUC : {}".format(model_score["test_Accuracy"].mean(),model_score["test_AUC"].mean()))

SVC預測結果：

1.直接刪除缺失值以及異常值刪除公式上限Q3+1.5(Q3-Q1)；下限計算公式為Q1-1.5(Q3-Q1)

SVC(C=1.097979797979798)
test_Accuracy : 0.8549075391180654
test_AUC : 0.511601411290322

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