《Python醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析（微課版）》第九章綜合案例PythonMedicaldataanalysis案例步驟案例準備本章小結(jié)9.19.2內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS9.39.1案例準備學(xué)習(xí)如何加載外部數(shù)據(jù)集。分析糖尿病相關(guān)影響因素。構(gòu)建并優(yōu)化糖尿病預(yù)測模型。理解數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測的基本流程。課件制作人：謝鈞謝希仁9.1.1案例任務(wù)9.1案例準備提供高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，主要用于數(shù)據(jù)處理和操作。pandas01用于創(chuàng)建靜態(tài)、動態(tài)和交互式可視化圖表，是Python中最常用的繪圖庫。matplotlib03支持高性能的多維數(shù)組計算，是科學(xué)計算的基礎(chǔ)庫，提供數(shù)學(xué)運算和線性代數(shù)功能。numpy02提供各種機器學(xué)習(xí)算法和工具，用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，涵蓋分類、回歸、聚類等任務(wù)。sklearn049.1案例準備本次案例使用的是“diabetes.csv”數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含的樣本總數(shù)為768，特征數(shù)為8，標簽數(shù)為2。其中標簽為0表示沒有糖尿病，1表示患有糖尿病。數(shù)據(jù)集Pregnancies：懷孕次數(shù)Glucose：血漿葡萄糖濃度BloodPressure：舒張壓SkinThickness：肱三頭肌皮膚褶皺厚度Insulin：兩小時胰島素含量BMI：身體質(zhì)量指數(shù)，即體重除以身高的平方DiabetesPedigreeFunction：糖尿病血統(tǒng)指數(shù)，即家族遺傳指數(shù)Age：年齡9.1案例準備糖尿病數(shù)據(jù)分析的目標在于深入挖掘數(shù)據(jù)集以揭示糖尿病的患病規(guī)律和影響因素。通過讀取和清洗數(shù)據(jù)，進行描述性統(tǒng)計分析，利用柱狀圖展示各屬性數(shù)據(jù)分布，并通過餅圖或堆疊條形圖觀察糖尿病標簽的分布；對特征進行標準化處理，并通過相關(guān)性分析篩選出關(guān)鍵特征；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建邏輯回歸模型進行訓(xùn)練，并計算變量OR值以評估特征影響；在測試集上全面評估模型性能，通過對比隨機選取樣本的真實值與預(yù)測值，來驗證模型的預(yù)測能力，并分析各特征的作用，以期為糖尿病的預(yù)防、診斷和治療提供數(shù)據(jù)支持和策略建議。課件制作人：謝鈞謝希仁9.1.4案例目的案例步驟本章小結(jié)9.2內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS9.3案例準備9.19.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁每個步驟的工具庫使用情況與知識儲備案例步驟工具庫知識儲備本地數(shù)據(jù)集加載pandas了解如何使用pandas的read_csv函數(shù)加載數(shù)據(jù)；理解數(shù)據(jù)幀（DataFrame）的基本概念描述性統(tǒng)計分析pandas、matplotlib了解如何使用matplotlib繪制柱狀圖和條形圖；理解如何設(shè)置圖表的標題、軸標簽和布局；熟悉pandas的value_counts方法用于統(tǒng)計頻數(shù)。數(shù)據(jù)處理pandas、numpy、sklearn了解異常值處理的基本方法，如替換和刪除；理解數(shù)據(jù)標準化的概念和重要性；熟悉如何使用StandardScaler進行數(shù)據(jù)標準化；了解如何使用train_test_split進行數(shù)據(jù)分割。模型訓(xùn)練sklearn了解邏輯回歸模型的基本原理和用途；熟悉如何使用LogisticRegression進行模型訓(xùn)練；理解模型系數(shù)和OR值的概念及計算方法。模型評估numpy、sklearn了解混淆矩陣、分類報告和準確率等評估指標的概念和計算方法；熟悉如何使用confusion_matrix、classification_report和accuracy_score進行模型評估；了解如何隨機選取樣本并進行預(yù)測。從本地加載糖尿病數(shù)據(jù)集查看糖尿病數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理使用邏輯回歸模型分析糖尿病風(fēng)險因素并構(gòu)建糖尿病預(yù)測模型訓(xùn)練模型并評估其性能9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)標準化、模型訓(xùn)練與評估、以及可視化所需的Python庫。9.2.1導(dǎo)入相關(guān)庫9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁聲明file_path并賦值為diabetes.csv的路徑，然后使用pd.read_csv(file_path)讀取文件并存儲到DataFrame中。9.2.2本地數(shù)據(jù)集加載9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁9.2.3描述性統(tǒng)計分析使用matplotlib繪制3×3子圖網(wǎng)格，展示數(shù)據(jù)集中前8個特征的分布：設(shè)置中文顯示，每個子圖用10個bins繪制直方圖，添加標題和坐標軸標簽，隱藏第9個子圖，優(yōu)化布局后顯示。9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁9.2.3描述性統(tǒng)計分析使用matplotlib繪制標簽分布條形圖：圖表大小為5×3英寸，用兩種顏色區(qū)分患病/未患病的樣本數(shù)量，并添加標題和坐標軸標簽以清晰展示數(shù)據(jù)分布。9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁9.2.4數(shù)據(jù)處理（異常值處理、標準化、數(shù)據(jù)分割）檢查關(guān)鍵特征列中的不合理0值，替換為NaN標記缺失，統(tǒng)計各列缺失值數(shù)量后刪除含缺失值的行，并輸出清洗后數(shù)據(jù)集的樣本規(guī)模（行×列）。9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁9.2.4數(shù)據(jù)處理（異常值處理、標準化、數(shù)據(jù)分割）使用`StandardScaler`對特征數(shù)據(jù)進行標準化（均值為0，標準差為1），以加速模型收斂并提升性能。9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁9.2.4數(shù)據(jù)處理（異常值處理、標準化、數(shù)據(jù)分割）完成數(shù)據(jù)標準化后，將數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集和測試集，其中test_size=0.2參數(shù)指定了測試集占總數(shù)據(jù)的20%，而random_state=42參數(shù)確保了每次分割都能得到相同的結(jié)果，便于重現(xiàn)和比較。9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁使用LogisticRegression(max_iter=1000)訓(xùn)練模型，輸出特征系數(shù)并計算OR值（比值比），解釋各特征對預(yù)測結(jié)果的影響強度。9.2.5模型訓(xùn)練9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁在模型評估階段，首先通過predict方法生成測試集預(yù)測結(jié)果y_pred，然后使用confusion_matrix輸出混淆矩陣（TN=52,FP=7,FN=11,TP=16），顯示模型在陽性樣本檢測上存在不足。接著通過classification_report輸出精確率、召回率、F1分數(shù)等詳細指標，并用accuracy_score計算整體準確率。最后，隨機選取5個測試樣本，對比真實標簽和預(yù)測結(jié)果，直觀展示模型的具體表現(xiàn)。9.2.6模型評估（模型測試、隨機選取樣本測試、ROC曲線繪制）9.2案例步驟課件制作人：謝鈞謝希仁通過繪制ROC曲線直觀評估模型的分類性能：首先利用predict_proba()計算正類概率，再通過roc_curve()計算不同閾值下的假正例率(FPR)和真正例率(TPR)，并用auc()得出曲線下面積(AUC)值。最后用matplotlib繪制帶AUC值的ROC曲線，通過圖形化方式展示模型區(qū)分正負樣本的能力，AUC值越接近1表明模型性能越好。9.2.6模型評估（模型測試、隨機選取樣本測試、ROC曲線繪制）本章小結(jié)9.3內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS案例準備9.1案例步驟9.29.2本章小結(jié)本章深入探討了如何利用scikit-learn庫進行糖尿病危險因素分析及預(yù)測。展示了如何導(dǎo)入Python庫，如何加載本地數(shù)據(jù)和預(yù)處理數(shù)據(jù)，如何應(yīng)用邏輯回歸模型對糖尿病進行危險因素分析等內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了糖尿病預(yù)測模型，并對模型的性能進行了全面評估。本章展示了模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測的基本流程。這些技能有助于醫(yī)療專業(yè)人員進行疾病風(fēng)險評估和預(yù)測，從而為患者提供更為精準的治療方案。本章上機練習(xí)數(shù)據(jù)“中醫(yī)證素