Курсовая: Ансамблевые модели для диагностики диабета

Введение 2
1. Аналитическая часть 5
1.1. Основные методы диагностики заболеваний 5
1.2. Введение в методы ансамблевого обучения в машинном обучении. Теоретическая часть 6
1.3. Модели ансамбля в медицине 7
1.4. Текущее развитие научных проблем 8
2. Практическая часть 10
2.1. Выбор данных и сбор 10
2.2. Анализ и исследование данных. 11
2.3. Предобработка данных 14
2.3.1. Обработка пропущенных значений 14
2.3.2. Масштабирование признаков 14
2.3.3. Разделение данных на две выборки: обучающую и тестовую 15
2.4. Реализация ансамблевых методов 15
2.5. Применение дополнительных ансамблиевых методов 25
2.6. Улучшение ансамблиевых моделей 27
Заключение 30
Список источников 33
Приложение 35


ВВЕДЕНИЕ

Здравоохранение сталкивается с множеством серьезных проблем в современном мире. Одной из них является эффективная и своевременная диагностика заболеваний. На раннем этапе диагностика способствует улучшению предоставления лечения и снижению убытков человеческой жизни и социально-экономических затрат, связанных как с острыми, так и с хроническими заболеваниями, именно здесь и возникает потребность в разработке новых методов диагностики и их внедрения.
В силу продолжающих расти информационных технологий, становится очевидным, что интеграции в разные области жизни неминуемы, все медицинские данные, доступные общественности, становятся пищей для моделей машинного обучения, которые становятся надежным инструментом для анализа и интерпретации таких данных. Методы включают в себя ансамблевые методы, подобные случайным лесам, градиентному бустингу, бэггингу и стекингу, поскольку они считаются достаточно функциональными с точки зрения задач классификации и прогнозирования и также совмещают различные методы для более точных и последовательных результатов.
Основание для анализа в том, что объект исследования считается не совсем точным. Необходимо создать более интеллектуальные и точные системы с использованием машинного обучения. В данном случае ансамблиевые модели повышают качество выходных данных после обучения, что положительно сказывается на диагностике заболеваний. Тем не менее, модели машинного обучения – ключевой аспект будущих исследований, а так же профилактики и лечения заболеваний с учетом особенностей каждого пациента.

Степень востребованности темы
Компании здравоохранения на современном этапе сталкиваются со
множеством проблем, одной из которых является четкое и своевременное выявление болезней. Процесс ранней диагностики, кроме того, что он повышает эффективность лечения, позволяет избежать дополнительных потерь, будь то человеческие жизни, или экономические и социальные убытки, вызванные как острыми, так и хроническими заболеваниями. Именно в такой ситуации может понадобиться использование новых методов их выявления и внедрения. Ну а информационные технологии на сегодняшний день становятся все более популярными, а объем медицинских данных, доступных широкой аудитории, растет, то в этом смысле машинное обучение – то отличная возможность для работы с данными. В целом, в машинном обучении древеса решений, алгоритмы регрессии больших пакетов и стекинг считаются хорошими способами категоризации и выдачи прогнозов. И дело в том, что ансамблевые методы дают возможность использовать сразу несколько моделей и в результате получать более дельные и последовательные результаты, чем тогда, когда используется только один алгоритм. Именно на этом основании была выбрана для изучения соответствующая тема о необходимости создания таких систем современных методов диагностики, а так-же нужно отметить, что ансамблевые методы могут помочь выявить болезнь, даже когда ресурсы ограничены, и нужно срочно принимать решение. Ну а также важно отметить, что работы в этом направлении способствуют развитию персонализированной медицины, когда лечение болезни и профилактика болезней основаны на индивидуальных характеристиках пациента, что является одним из главных направлений в здравоохранении.
Данная курсовая работа посвящена исследованию эффективности ансамблевых методов машинного обучения для построения диагностических моделей заболеваний на примере конкретной задачи распознавания болезни.
Цели исследования:
1. Анализ и выбор набора данных: изучение доступных медицинских наборов данных и выбор наиболее подходящего для решения проблемы диагностики диабета.
2. Предварительная обработка данных: очистка данных, обработка пропущенных значений и масштабирование признаков при подготовке данных для обучения моделей.
3. Реализация ансамблевых методов: разработка и реализация различных ансамблевых методов, включая случайные леса, градиентный бустинг, бэггинг и стекирование с использованием Python и Scikit-learn.
4. Обучение и оценка моделей: обучение моделей на обучающем наборе, оценка их производительности с помощью нескольких показателей (точность, полнота, F-мера, ROC-AUC) и перекрестная проверка производительности.
5. Сравнительное исследование: сравнение эффективности ансамблевых методов, будут выбраны наиболее эффективные для текущей проблемы, а результаты будут обсуждены.
6. Интерпретации моделирования: изучить важность признаков и сформулировать результаты моделей относительно понимания факторов диагностики заболеваний.Показать/скрыть дополнительное описание