机器学习实战9-基于多模型的自闭症的筛查与预测分析
发布人:shili8
发布时间:2025-01-15 22:20
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**机器学习实战9: 基于多模型的自闭症筛查与预测**
自闭症是一种神经发育障碍,影响着成千上万的人们。早期诊断和干预对于改善患者的生活质量至关重要。然而,传统的诊断方法往往依赖于临床医生的经验和观察,这可能导致误诊或延迟诊断。
在本章中,我们将探索如何使用机器学习来实现自闭症的筛查与预测。我们将使用多模型融合技术,结合不同的机器学习算法,以提高预测准确率。
**数据准备**
首先,我们需要准备一个包含自闭症患者和非患者数据集。我们可以使用现有的数据集,如 MIMIC-III 或 ADOS 等。
假设我们有一个 CSV 文件,包含以下列:
| 特征 | 类型 |
| --- | --- |
| age | int |
| sex | str |
| height | float |
| weight | float |
| symptoms | str |
其中,`symptoms` 列包含自闭症患者的症状描述。
import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据集print(df.head())
**特征工程**
接下来,我们需要对原始数据进行特征工程,以便于机器学习算法使用。我们可以使用以下方法:
* 将 `age` 和 `height` 列转换为数值型特征。
* 使用文本处理库(如 NLTK 或 spaCy)将 `symptoms` 列转换为向量表示。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 转换 age 和 height 为数值型特征scaler = StandardScaler() df['age_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['age']]) df['height_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['height']]) # 使用 NLTK 将 symptoms 转换为向量表示import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenizenltk.download('punkt') tokenized_symptoms = df['symptoms'].apply(word_tokenize) vectorized_symptoms = tokenized_symptoms.apply(lambda x: [1 if i in x else0 for i in set(x)]) df['symptoms_vector'] = vectorized_symptoms
**模型训练**
现在,我们可以使用多种机器学习算法来训练自闭症筛查与预测模型。我们将使用以下算法:
* 随机森林(Random Forest)
* 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
* 神经网络(Neural Network)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.neural_network import MLPClassifier# 训练随机森林模型rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label']) # 训练 SVM 模型svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1, random_state=42) svm_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label']) # 训练神经网络模型nn_model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=5000, random_state=42) nn_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])
**模型融合**
最后,我们可以使用多模型融合技术来提高预测准确率。我们将使用以下方法:
* 平均投票法(Average Voting)
* 权重平均法(Weighted Average)
from sklearn.ensemble import VotingClassifier# 创建多模型融合器voting_model = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_model), ('svm', svm_model), ('nn', nn_model)], voting='soft') # 训练多模型融合器voting_model.fit(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']], df['label'])
**预测**
现在,我们可以使用训练好的多模型融合器来进行预测。
# 使用多模型融合器进行预测predictions = voting_model.predict(df[['age_scaled', 'height_scaled', 'symptoms_vector']]) print(predictions)
在本章中,我们探索了如何使用机器学习来实现自闭症的筛查与预测。我们使用多模型融合技术,结合不同的机器学习算法,以提高预测准确率。