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网站的建设分析,何鹏seo,漳州建设企业网站,html5官网免费下载全文链接#xff1a;http://tecdat.cn/?p23061 这个数据集#xff08;查看文末了解数据免费获取方式#xff09;可以追溯到1988年#xff0c;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#xff0c;0无… 全文链接http://tecdat.cn/?p23061 这个数据集查看文末了解数据免费获取方式可以追溯到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有病点击文末“阅读原文”获取完整代码数据。 数据集信息 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 相关视频 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/dlfbs - 空腹血糖水平120 mg/dl1真0假)restecg - 静息心电图结果0正常1有ST-T2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050%直径狭窄值150%直径狭窄) 在Rstudio中加载数据 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。 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。 tail(heart) 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 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 str(heart) 查看我们的数据摘要 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 #例如 sex-as.factor(sex) levels(sex)-c(Female,Male) 检查上述变化是否执行成功 str(heart) 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 library(ggplot2) ggplot(heart,aes(xage,filltarget,colortarget))  geom_histogram(binwidth  1,colorblack)  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。 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。 点击标题查阅往期内容 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 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%。 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。 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。 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。 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。 pred1-ifelse(pred0.6,No,Yes) # 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 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。 confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性. 检查我们的预测值有多少位于曲线内 aucy.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。 #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。 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。 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。 train\(pred-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。 实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型并找出模型的准确性。 conMat(pred,targ) 我们可以说决策树的准确率为76.32%或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。 test\)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 # 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。 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%。 数据获取 在下面公众号后台回复“心脏病数据”可免费获取完整数据。 本文摘选《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》点击“阅读原文”获取全文完整资料。 本文中的心脏病数据分享到会员群扫描下面二维码即可加群 点击标题查阅往期内容 R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况 R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归 R语言用lme4多层次混合效应广义线性模型GLM逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言逻辑回归Logistic回归模型分类预测病人冠心病风险 R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言用线性模型进行臭氧预测加权泊松回归普通最小二乘加权负二项式模型多重插补缺失值 R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言中回归和分类模型选择的性能指标 R语言多元时间序列滚动预测ARIMA、回归、ARIMAX模型分析 R语言用lme4多层次混合效应广义线性模型GLM逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言计量经济学虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归mixed effects logistic模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型LCMM分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型GLMM和线性混合模型LMM R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次分层贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验SAT建立分层模型 使用SASStataHLMRSPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次分层贝叶斯模型 SPSS中的多层等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层层次线性模型模型