Введение

В современном мире все больше предприятий, включая здравоохранение, используют модели машинного обучения. Одним из таких приложений является прогнозирование диабета на основе множества параметров. В этом посте мы поговорим о программе, которая использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования диабета. Будет обсуждаться дизайн программы — ее особенности, классы, алгоритмы, функции, возможность подключения и ввод/вывод.

Тематическое исследование

Предсказание диабета у пациентов на основе различных параметров, включая возраст, ИМТ, родословную диабета и беременность, уровень глюкозы, артериальное давление, толщину кожи и уровень инсулина, является темой исследования для этой программы. Это тематическое исследование имеет решающее значение для отрасли здравоохранения, поскольку оно может помочь врачам в выявлении пациентов с высоким риском развития диабета и в принятии необходимых профилактических мер.

Дизайн программы

В проекте программы есть три основных класса: DiabetesModel, DiabetesData и DiabetesDB.

Класс DiabetesData отвечает за предварительную обработку и чтение данных из CSV-файла диабета. get_features, get_X и get_y — три основные функции. Функция get_X возвращает Pandas DataFrame, содержащий все данные функций, а функция get_features возвращает список всех функций, используемых для прогнозирования диабета. Данные для целевой переменной возвращаются функцией get_y в виде серии Pandas.

Далее модель должна быть обучена и оценена классом DiabetesModel. Модель обучается с помощью алгоритма DecisionTreeClassifier, а ее производительность оценивается с помощью функции precision_score. Подгонка, прогнозирование и оценка — три его основные функции. Функция подгонки использует входные данные для обучения модели, а функция прогнозирования использует обученную модель для прогнозирования целевой переменной. Функция оценки оценивает производительность модели с помощью функции precision_score.

Наконец, обученная модель сохраняется, и класс DiabetesDB устанавливает соединение с базой данных MongoDB. Здесь обученную модель можно вставлять, читать и удалять из базы данных с помощью ее функций. Класс подключается к базе данных с помощью пакета PyMongo, а обученная модель сериализуется с помощью пакета pickle перед сохранением в базе данных.

В целом эти классы взаимодействуют друг с другом следующим образом: класс DiabetesData служит отправной точкой при чтении и предварительной обработке входных данных. После этого он отправляет свои выходные данные классу DiabetesModel, который использует предварительно обработанные данные для обучения и оценки модели машинного обучения. После этого обученная модель отправляется в класс DiabetesDB, который сохраняет ее в базе данных, чтобы ее можно было использовать позже.

Общая цель программы «Модель диабета» — предложить инструмент для прогнозирования начала диабета на основе различных показателей здоровья. Для интеграции в более крупную программную систему или использования в исследовательских или клинических целях.

Пользовательский интерфейс

Python и необходимые библиотеки должны быть установлены на вашем компьютере, прежде чем вы сможете использовать программу. Python можно установить с официального сайта, а для установки необходимых библиотек использовать менеджер пакетов pip. Приложение предложит пользователю ввести путь к CSV-файлу, содержащему данные о диабете. Программа считывает данные из файла и обучает модель машинного обучения после ввода пути к файлу. После этого пользователь может ввести значения характеристик для нового пациента, и программа сообщит им, есть ли у них риск развития диабета.

Как использовать и работать с программой Чтобы пользователь мог использовать программу, необходимо выполнить следующие шаги:

Шаг 1: Установите необходимые библиотеки Программа требует установки ряда библиотек, таких как pymongo, sklearn, matplotlib и pandas. Перед запуском программы пользователю необходимо установить эти библиотеки. Для установки этих библиотек можно использовать диспетчер пакетов pip.

Шаг 2: Загрузите файл CSV. Для работы программы данные о диабете должны быть в файле CSV и сохранены в том же каталоге, что и сценарий. Клиент может загрузить документ из Интернета (kaggle) или использовать собственный путь, содержащий информацию. Данные файла должны быть расположены в столбцах, с целевой переменной в последнем столбце и именами функций в первом.

Шаг 3: Запустите программу После загрузки файла CSV и установки необходимых библиотек пользователь может открыть скрипт Python в собственной интегрированной среде разработки (IDE). Программа запрашивает у клиента путь к CSV-документу, содержащему информацию о диабете. Вот пример:

Программа считывает данные из файла и обучает модель дерева решений после ввода пути к файлу.

Шаг 4. Введите значения характеристик Пользователь может ввести значения характеристик для нового пациента после обучения модели машинного обучения. Затем программа прогнозирует риск развития диабета у пациента.

Шаг 5: Следуя прогнозу, класс DiabetesDB используется для хранения данных пациента в MongoDB. Метод store_data этого класса вставляет кадр данных Pandas в указанную коллекцию и базу данных MongoDB. Данные пациента, которые пользователь ввел как Pandas DataFrame, затем сохраняются в базе данных MongoDB с использованием в этом случае метода data.get_data().

Заключение

Благодаря дальнейшим усовершенствованиям модели медицинские работники могут использовать программу Diabetes Model, которая обсуждается в этом сообщении в блоге, для прогнозирования начала диабета у пациентов на основе различных показателей здоровья. DiabetesModel, DiabetesData и DiabetesDB — это три основных класса, из которых состоит программа. Вместе они выполняют предварительную обработку и чтение данных, обучают и оценивают модель машинного обучения и сохраняют обученную модель в базе данных MongoDB. Для нового пациента, чтобы предсказать риск развития диабета, программу можно использовать, установив необходимые библиотеки, загрузив данные о диабете в файл CSV, введя путь к файлу, а затем введя значения функций. Программа «Модель диабета» может быть полезным дополнением к области медицины, поскольку она дает врачам полезный инструмент для ранней диагностики и профилактического лечения.