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    人工智能平台 PAI：心脏病预测

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    人工智能平台 PAI：心脏病预测

    更新时间：Dec 02, 2024

    心脏病严重影响人们的生命健康，如果可以通过人体相关体测指标，分析不同特征对心脏病的影响，则可以有效预防心脏病。本工作流基于真实的心脏病患者体测数据，为您介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。

    前提条件

    数据挖掘流程

    image

    数据集

    本工作流的数据集为UCI开源数据集，详情请参见Heart Disease Data Set。该数据集包含了303条美国某区域的心脏病检查患者的体测数据，具体字段如下。

    字段名

    类型

    描述

    age

    STRING

    对象的年龄。

    sex

    STRING

    对象的性别，取值为female或male。

    cp

    STRING

    胸部疼痛类型，痛感由重到轻依次为typical、atypical、non-anginal及asymptomatic。

    trestbps

    STRING

    血压。

    chol

    STRING

    胆固醇。

    fbs

    STRING

    空腹血糖。如果血糖含量大于120mg/dl，则取值为true，否则取值为false。

    restecg

    STRING

    心电图结果是否有T波，由轻到重依次为norm和hyp。

    thalach

    STRING

    最大心跳数。

    exang

    STRING

    是否有心绞痛。true表示有心绞痛，false表示没有心绞痛。

    oldpeak

    STRING

    运动相对于休息的ST Depression，即ST段压值。

    slop

    STRING

    心电图ST Segment的倾斜度，程度取值包括down、flat及up。

    ca

    STRING

    透视检查发现的血管数。

    thal

    STRING

    病发种类，由轻到重依次为norm、fix及rev。

    status

    STRING

    是否患病。buff表示健康，sick表示患病。

    心脏病预测

    1. 进入Designer页面。

      1. 登录PAI控制台。

      2. 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应的工作空间。

      3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型开发与训练 > 可视化建模（Designer），进入Designer页面。

    2. 构建工作流。

      1. 在Designer页面，单击预置模板页签。

      2. 在模板列表的心脏病预测案例区域，单击创建。

      3. 在新建工作流对话框，配置参数（可以全部使用默认参数）。

        其中：工作流数据存储配置为OSS Bucket路径，用于存储工作流运行中产出的临时数据和模型。

      4. 单击确定。

        您需要等待大约十秒钟，工作流可以创建成功。

      5. 在工作流列表，选择心脏病预测案例工作流，单击进入工作流。

      6. 系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。

        心脏病预测实验

        区域

        描述

        ①

        数据预处理，主要对数据进行去噪、缺失值填充及类型变换操作。因为每个样本只会患病或健康，所以心脏病预测可以归属于分类问题。本工作流的输入数据包括14个特征列和1个目标列，在数据预处理过程中，需要根据每个字段的含义将字符类型转化为数值类型。其中：

        • 二值类数据：以sex字段为例，其取值为female或male，可以使用0表示female，1表示male。

        • 多值类数据：以cp字段为例，该参数表示胸部疼痛感，可以将疼痛感由轻到重依次映射为0～3的数值。

        数据预处理的SQL脚本示例如下。

        select age,
(case sex when 'male' then 1 else 0 end) as sex,
(case cp when 'angina' then 0  when 'notang' then 1 else 2 end) as cp,
trestbps,
chol,
(case fbs when 'true' then 1 else 0 end) as fbs,
(case restecg when 'norm' then 0  when 'abn' then 1 else 2 end) as restecg,
thalach,
(case exang when 'true' then 1 else 0 end) as exang,
oldpeak,
(case slop when 'up' then 0  when 'flat' then 1 else 2 end) as slop,
ca,
(case thal when 'norm' then 0  when 'fix' then 1 else 2 end) as thal,
(case status  when 'sick' then 1 else 0 end) as ifHealth
from  ${t1};

        ②

        特征工程主要包括特征的衍生及尺度变化等功能。本工作流首先通过类型转换组件将输入特征转换为DOUBLE类型（因为逻辑回归模型的输入数据必须为DOUBLE类型），然后使用过滤式特征选择组件判断每个特征对于结果的影响（通过信息熵和基尼系数反映其影响）。同时，使用归一化组件将每个特征的数值范围转换为0~1，从而去除量纲对结果的影响，其公式为result=(val-min)/(max-min)。

        ③

        模型训练和预测：

        1. 使用拆分组件将数据集按照7:3分为训练数据集和预测数据集。

        2. 使用逻辑回归二分类组件训练模型。

          说明

          如果您需要导出PMML模型文件，在该组件的字段设置页签，需要选中是否生成PMML复选框。然后单击空白画布，在该工作流页面的工作流属性页签，配置工作流数据存储路径。

        3. 将模型和预测数据集输入至预测组件，进行结果预测。

        ④

        使用混淆矩阵和二分类评估组件进行模型评估。

    3. 运行工作流并查看输出结果。

      1. 单击画布上方的image。

      2. 工作流运行结束后，右键单击画布中的逻辑回归二分类，在快捷菜单，单击模型选项 > 导出PMML，即可导出训练完成的心脏病预测模型。

      3. 右键单击画布中的预测，在快捷菜单，单击查看数据 > 预测结果输出，即可查看模型预测结果。

    4. 查看模型效果。

      1. 右键单击画布中的二分类评估，在快捷菜单，单击可视化分析。

      2. 在二分类评估对话框，单击指标数据页签，即可查看模型评估指标数据。

        指标数据其中AUC值表示该工作流模型的预测准确率达到了90%以上。

      3. 右键单击画布中的混淆矩阵，在快捷菜单，单击可视化分析。

      4. 在混淆矩阵对话框，单击统计信息页签，即可查看模型准确率等信息。

    后续操作

    如果工作流运行结果符合预期，您可以将运行生成的模型进行部署，待部署成功后便可进行服务调用。关于部署详情，请参见单模型部署在线服务、PMML。