心脏病是一类比较常见的循环系统疾病。它作为全球第一大杀手，是我们不得不提前防御的疾病。我从kaggle上下载了一份心脏病数据集，利用python找出一些规律，看下哪些特征对于确诊心脏病影响比较大，从而提醒我们注意平时的生活规律。
导入数据集
import pandas as pd
data = pd.read_csv('heart.csv')
data.head()
我们可以看到以下数据：
下面对字段进行介绍：
age: 该朋友的年龄
sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性)
cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值0：无症状）
trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱）
chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dl
fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假）
restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大）
thalach: 这朋友达到的最大心率
exang: 运动引起的心绞痛（1=有过；0=没有）
oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的
slope: 最高运动ST段的斜率（值0:上坡，值1:平坦，值2:下坡）
ca: 萤光显色的主要血管数目（0-4）
thal: 一种称为地中海贫血的血液疾病（1=正常；2=固定缺陷；3=可逆缺陷）
target: 心脏病（0=否，1=是）
这份数据集里面记录的都是生理的特征及指标，我们可以根据这些特征，来反向关注生活习惯。比如胆固醇，蛋黄、猪肝都是引起胆固醇过高的食物。
下面就是数据预处理步骤了
首先对数据进行一个描述
data.info()
通过描述我们发现数据并没有缺失，因此我们不需要做缺失值处理。每个字段有303个数据。
对数据进行一个统计描述：
data.describe()
数据分析
我们对患病、未患病，男性、女性占比进行了一个分析：
countNoDisease = len(data[data.target == 0])
countHaveDisease = len(data[data.target == 1])
countfemale = len(data[data.sex == 0])
countmale = len(data[data.sex == 1])
print(f'没患病人数:{countNoDisease }',end=' ,')
print("没有得心脏病比率: {:.2f}%".format((countNoDisease / (len(data.target))*100)))
print(f'有患病人数:{countHaveDisease }',end=' ,')
print("患有心脏病比率: {:.2f}%".format((countHaveDisease / (len(data.target))*100)))
print(f'女性人数:{countfemale }',end=' ,')
print("女性比例: {:.2f}%".format((countfemale / (len(data.sex))*100)))
print(f'男性人数:{countmale }',end=' ,')
print("男性比例: {:.2f}%".format((countmale / (len(data.sex))*100)))
得出患心脏病的人数为138，未患心脏病人数为165，女性人数为96，男性人数为207，为了看得更加直观，我画了两个饼图，使用的是matplotlib+seaborn。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
#创建一个画布
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
a = [138, 165]
b = [207, 96]
label1 = ['没患病人数','患病人数']
label2 = ['男性','女性']
#间隔
explode=(0,0.1)
#颜色
colors = ['#6c5ce7','#81ecec']
plt.pie(a,labels=label1, explode=explode ,colors=colors, autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)
plt.show()
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
plt.pie(b,labels=label2,explode=explode ,colors=colors, autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)
plt.show()
心脏病数据各字段的相关性
plt.figure(figsize = (12,10))
sns.heatmap(data.corr(), annot =True)
plt.show()
从上面的图形中我们可以发现，slope与oldpeak呈高度负相关(0.58)。这意味着如果坡度值增加，旧峰值将减少，反之亦然。Target与cp(胸痛)呈正相关最高，为0.43，其次是thalach（心率），为0.42，然后是slope（最高运动ST段的斜率），为0.35.
查看各个字段的数据分布情况
data.hist(figsize=(20,16))
plt.show()
观察上面图形，我们发现年龄分布主要在40~70岁之间。。。
患心脏病随年龄分布图
pd.crosstab(data.age,data.target).plot(kind="bar",figsize=(25,8))
plt.title('患病变化随年龄分布图')
plt.xlabel('岁数')
plt.ylabel('人数')
plt.show()
其他字段与患心脏病分布图
plt.figure(figsize=(20,15))
sns.set_theme(style='dark')
plt.subplot(3,3,1)
sns.countplot(data=data,x='sex',hue='target')
plt.subplot(3,3,2)
sns.countplot(data=data,x='cp',hue='target')
plt.subplot(3,3,3)
sns.countplot(data=data,x='fbs',hue='target')
plt.subplot(3,3,4)
sns.countplot(data=data,x='restecg',hue='target')
plt.subplot(3,3,5)
sns.countplot(data=data,x='exang',hue='target')
plt.subplot(3,3,6)
sns.countplot(data=data,x='slope',hue='target')
plt.subplot(3,3,7)
sns.countplot(data=data,x='ca',hue='target')
plt.subplot(3,3,8)
sns.countplot(data=data,x='thal',hue='target')
plt.show()
年龄-心率-患病三者关系
散点图
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.thalach[(data.target==1)], c="red")
plt.scatter(x=data.age[data.target==0], y=data.thalach[(data.target==0)], c='blue')
plt.legend(["患病", "未患病"])
plt.xlabel("年龄")
plt.ylabel("最大心率")
plt.show()
血压-患病关系
画个提琴图
sns.violinplot(x=data.target,y=data.trestbps,data=data)
plt.show()
运动引起的心绞痛-心率-患病关系
sns.swarmplot(x='exang', y='thalach', hue='target', data=data, size=6)
plt.xlabel('有无运动引起的心绞痛')
plt.show()
大血管数量ca-血压trestbps-患病关系
plt.figure(figsize=(15,7))
sns.swarmplot(x='ca', y='trestbps', hue='target', data=data, size=5)
plt.xlabel('大血管数量')
plt.ylabel('血压')
plt.show()
大血管数量ca-年龄age-患病关系
plt.figure(figsize=(15,8))
sns.swarmplot(x='ca', y='age', hue='target', data=data, size=6)
plt.xlabel('大血管数量')
plt.ylabel('年龄')
plt.show()
年龄age-胆固醇chol-患病关系
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="blue")
plt.scatter(x=data.age[data.target==0], y=data.chol[data.target==0], c="orange")
plt.legend(["患病",'未患病'])
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('胆固醇')
plt.show()
以上就是数据分析过程
接下来将用机器学习算法建立模型进行预测
模型预测
#目标值和特征值
x = data.drop(['target'], axis=1)
y = data['target']
#导入库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=20)
#特征预处理
sc = StandardScaler()
#标准化
x_train = sc.fit_transform(x_train)
x_test = sc.transform(x_test)
决策树
#导入相关库
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
classifier = DecisionTreeClassifier(criterion="gini") #CART算法
classifier.fit(x_train,y_train.ravel())
y_pred1 = classifier.predict(x_test)
计算准确率
score1 = classifier.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score1)
#查看精确率、召回率、F1-score
report1 = classification_report(y_test, y_pred1, labels=[0,1], target_names=['Not sick','sick'])
print(report1)
KNN
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
knn.fit(x_train, y_train)
y_pred2 = knn.predict(x_test)
#计算准确率
score2 = knn.score(x_test, y_test)
print("准确率为：", score2)
#查看精确率、召回率、F1-score
report2 = classification_report(y_test, y_pred2, labels=[0,1], target_names=['Not sick','sick'])
print(report2)
朴素贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
bayesmodel = GaussianNB()
bayesmodel.fit(x_train, y_train)
y_pred3 = bayesmodel.predict(x_test)
计算准确率
score3 = bayesmodel.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score3)
#查看精确率、召回率、F1-score
report3 = classification_report(y_test, y_pred3, labels=[0,1], target_names=['Not sick','sick'])
print(report3)
随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=200)
rfc.fit(x_train, y_train)
y_pred4 = rfc.predict(x_test)
计算准确率
score4 = rfc.score(x_test, y_test)
print("准确率为：\n", score4)
#查看精确率、召回率、F1-score
report4 = classification_report(y_test, y_pred4, labels=[0,1], target_names=['Not sick','sick'])
print(report4)
比较模型好坏
model = ['决策树','knn','朴素贝叶斯','随机森林']
score = [score1, score2, score3, score4]
plt.figure(figsize = (15, 10))
sns.barplot(x = score, y = model)
plt.show()
以上就是我做的一些数据分析，由于数据只有303条，数据量比较少，所以不能根据以上分析就一概而论，必须要经过大量的数据才能具有代表性。大家可以在后面的模型建立、划分数据集以及数据标准化处理时，调一下参数，可能模型的准确率会更高一点。
谢谢大家观看！希望能跟大家一起学习数据分析！
Original: https://blog.csdn.net/m0_46457745/article/details/118499409
Author: 星之鱼
Title: python数据分析案例，心脏病预测
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