Постановка задачи

Таким образом, главной задачей данного исследования является необходимость построить модель с помощью методов анализа данных, используя имеющуюся базу данных посещений госпиталя. Модель должна учитывать все необходимые значимые переменные, которые влияют на показатель реадмиссии пациента и применять полученные зависимости для предсказания результата на новом объекте (пациенте). Для достижения цели исследования необходимо выполнить следующие задачи, используя выбранные инструментальные методы:

1. Провести предварительный анализ данных.

С помощью методов анализа boxplot выявить шумы и выбросы выборки, изучить корреляцию и зависимости между переменными с помощью one-way ANOVA. И, наконец, подготовить данные для анализа путем исключения коррелирующих переменных, а также параметров с большим количеством выбросов, либо, в случае небольшого количества шумов, замены пропущенных значений на медиану выборки

2. Создать модели на основе имеющихся данных, используя оптимальные методы Machine Learning, а именно логистическую регрессию, наивный баесовский классификатор, деревья решений и метод k-ближайших соседей.

Логистическая регрессия относится к методам классификации, основанных на явном разделении обучающей поверхности на несколько областей, данный метод выполняет разделение с помощью логистической кривой. Решающий лес относится к методам, которые на основе выборки создают ряд простых правил, применяя которые алгоритм определяет принадлежность объекта к тому или иному классу. Баесовский классификатор, в свою очередь, основан на принципе максимизации апостериорной вероятности и восстановления алгоритма соответствия между зависимой и независимой переменными. И, наконец, метод k-ближайших соседей классифицирует объекты по принципу сходства с объектами обучающей выборки.

3. Оценка качества построенных моделей на основе кросс-валидации и ROC-кривых и выбор наиболее точной модели.

Кросс-валидация подразумевает под собой оценку точности каждого алгоритма путем выявления вероятности ошибки в ходе классификации объектов, ROC-кривые же представляют собой количество ложноположительных результатов работы классификатора к верноположительным результатам с различным порогом чувствительности.

4. Создать интерфейс для пользователя на основе разработанной модели, который позволить оценить подобранные методы мониторинга и лечения диабета для каждого больного и определить показатель реадмиссии.

Интерфейс пользователя создается с использованием графических надстроек языка программирования Python, а также встроенных библиотек для анализа данных, таких как numpy, sklearn, pandas и др.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   Скачать   След >